Epidemiology and clinical risk factors predisposing to thromboembolism in children with cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The prevalence and risk factors for thromboembolism (TE) in children with cancer are largely unknown. This retrospective cohort study aims to determine the epidemiology of TE and to identify potential risk factors for TE in children with cancer. METHODS: We used logistic regression to determine the association of age (<10 years vs. > or =10 years), gender, type of cancer, presence or absence of intra-thoracic disease (mediastinal mass or any primary or metastatic pulmonary disease), type of central venous line (CVL) and CVL-dysfunction (difficulty of blood draw, infusion or documented CVL infection) on the risk of developing TE. RESULTS: Fifty-seven of 726 patients [7.9%; 95% confidence intervals (CI); 6.0,10.0] developed TE; children with brain tumors (n = 201) had significantly lower prevalence of TE (0.5%; P < 0.001). Older patients had increased risk of developing TE compared to younger patients [Odds ratios (OR) 1.8; 95% CI; 1.0,3.2; P = 0.036]. Children with acute lymphoblastic leukemia (ALL) (OR 4.6; 95% CI; 1.8, 12.3; P = 0.002), lymphoma (OR 3.8; 95% CI; 1.3, 11.1; P = 0.016), and sarcoma (OR 4.3; 95% CI; 1.4, 13.3; P = 0.012) had an increased risk of TE. Subgroup analyses showed that patients with CVL-dysfunction and intra-thoracic disease had a higher prevalence of TE compared to those without CVL-dysfunction (22.8% vs. 8.8%; 95% CI; 4.0, 24.3; P = 0.006) and intra-thoracic disease (18.0% vs. 6.1%; 95% CI; 2.4, 21.4; P = 0.02). CONCLUSIONS: TE is common in children with cancer. Age and type of cancer are independent risk factors for TE in children with non-CNS cancers. CVL-dysfunction and intra-thoracic disease are significantly associated with the diagnosis of TE.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».