Prognostic variables in newly diagnosed childhood immune thrombocytopenia
Notice bibliographique
Résumé
Immune thrombocytopenia (ITP) has a favorable prognosis in children. Only a small number of children go on to develop chronic ITP. However, at the time of diagnosis, it is not possible to predict the course of the disease. In order to determine prognostic factors that could predict the disease course at diagnosis, we retrospectively evaluated various clinical variables in 103 pediatric patients with newly diagnosed ITP at our institution from 1995 to 2001. Sixty-eight (66%) patients had a mean platelet volume (MPV) of <8 fL on admission. Of 72 patients who had a follow-up period of at least 6 months, 54 (75%) achieved a durable remission within 6 months and 18 (25%) developed chronic ITP. In univariate analysis, a low admission MPV (<8), history of viral prodrome, and a low admission platelet count (<10 x 10(9)/L) predicted for a favorable outcome. Age and sex did not correlate with remission. In multivariate analysis, a low admission MPV and a history of a viral prodrome were the only independent factors correlated with a durable CR. The adjusted odds ratio for achieving a durable remission was 8.9 (95% CI: 1.54-51.8) for history of a viral prodrome and 14 (95% CI: 2.52-83.3) for low admission MPV value. In conclusion, our study showed that a majority of the children with newly diagnosed ITP presented with a low MPV value. A history of viral illness and a low admission MPV were found to be independent prognostic variables that predicted for the achievement of a durable CR in childhood ITP.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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.
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 tête enseignante, 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 ».