Epidemiology and clinical risk factors predisposing to thromboembolism in children with cancer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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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 découle