Microbiologically documented infections and infection-related mortality in children with acute myeloid leukemia
Notice bibliographique
Résumé
The primary objective was to describe the prevalence and characteristics of microbiologically defined infections and infection-related mortality (IRM) in 492 children with acute myeloid leukemia enrolled on CCG 2961. Secondary objectives were to determine the relationship between demographic, disease-related, and therapeutic variables, and infections and IRM. Institutions documented infections prospectively. Age, ethnicity, body mass index, leukemia karyotype, treatment, and institutional size were examined for association with infection outcomes. More than 60% of children experienced such infections in each of 3 phases of chemotherapy. There were 58 infectious deaths; cumulative incidence of IRM was 11% plus or minus 2%. Thirty-one percent of infectious deaths were associated with Aspergillus, 25.9% with Candida, and 15.5% with alpha hemolytic streptococci. Age older than 16 years (hazard ratio [HR], 3.32; 95% confidence interval [CI], 1.87-5.89; P < .001), nonwhite ethnicity (HR, 1.85; 95% CI, 1.10-3.09; P = .02), and underweight status (HR, 3.06; 95% CI, 1.51-6.22; P = .002) were associated with IRM, while size of the treating institution was not. Thus, age, ethnicity, and BMI were important contributors to IRM. Fungi and Gram-positive cocci were the most common organisms associated with IRM and, in particular, Aspergillus species was the largest contributor to infectious deaths.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».