Infections and association with different intensity of chemotherapy in children with acute myeloid leukemia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The objectives were to compare infections during different intensities of therapy in children with acute myeloid leukemia (AML). METHODS: Subjects were children enrolled in Children's Cancer Group 2891 with AML. In phase 1 (induction), patients were randomized to intensive or standard timing. In phase 2 (consolidation), those with a family donor were allocated allogeneic stem cell transplantation (SCT); the remainder were randomized to autologous SCT or chemotherapy. This report compares infections between different treatments on an intent-to-treat basis. RESULTS: During phase 1, intensive timing was associated with more bacterial (57.7% vs 39.4%; P < .001), fungal (27.4% vs 9.9%; P < .001), and viral (14.0% vs 3.9%; P < .001) infections compared with standard timing. During phase 2, chemotherapy was associated with more bacterial (56.5% vs 40.1%; P = .005), but similar fungal (9.5% vs 6.1%; P = 1.000) and viral (4.2% vs 12.9%; P = .728) infections compared with allogeneic SCT. No differences between chemotherapy and autologous SCT infections were seen. Fatal infections were more common during intensive compared with standard timing induction (5.5% vs 0.9%; P = .004). Infectious deaths were similar between chemotherapy, autologous SCT, and allogeneic SCT. CONCLUSIONS: Prevalence of infection varies depending on the intensity and type of treatment. This information sheds insight into the mechanisms behind susceptibility and outcome of infections in pediatric AML.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».