Chronic Immune Thrombocytopenic Purpura in Children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Immune thrombocytopenic purpura (ITP) in children is a common pediatric bleeding disorder with heterogeneous manifestations and a natural history that is not fully understood. To better understand the natural history of chronic ITP and detect response trends and outcomes of therapy, we conducted a 10-year retrospective survey of children from age 1 to 18 years with a diagnosis of chronic ITP. RESULTS: Data on 198 patients from 8 Canadian Pediatric Hematology/Oncology centers were analyzed. The majority of patients were female (58%), and were previously diagnosed with acute (primary) ITP (85%). The age at diagnosis of chronic ITP ranged from 1.1 to 17.2 years with a mean of 8.2+/-4.4 years. Ninety percent of patients received some form of treatment. Untreated patients had a higher mean platelet count at diagnosis of chronic ITP (P=0.009) despite similarities in mean age at first presentation and mean duration of follow-up. Thirty-four (17%) patients underwent splenectomy. Splenectomized patients tended to be significantly older, had a lower mean platelet count at diagnosis of chronic ITP, and had a longer duration of follow-up. CONCLUSIONS: The results from this study are consistent with published reports.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».