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Enregistrement W2095095757 · doi:10.1056/nejmoa1401731

Controlled Trial of Transfusions for Silent Cerebral Infarcts in Sickle Cell Anemia

2014· article· en· W2095095757 sur OpenAlexaff
Michael R. DeBaun, Mae O. Gordon, Robert C. McKinstry, Michael J. Noetzel, Desirée A. White, Sharada A. Sarnaik, Emily Riehm Meier, Thomas H. Howard, Suvankar Majumdar, Baba Inusa, Paul Telfer, Melanie Kirby‐Allen, Timothy L. McCavit, Annie Kamdem, Gladstone Airewele, Gerald M. Woods, Brian Berman, Julie A. Panepinto, Beng Fuh, Janet L. Kwiatkowski, Allison A. King, Jason Fixler, Melissa Rhodes, Alexis A. Thompson, Mark E. Heiny, Rupa Redding‐Lallinger, Fenella J. Kirkham, Natalia Dixon, Corina Gonzalez, Karen Kalinyak, Charles T. Quinn, John J. Strouse, J. Philip Miller, Harold P. Lehmann, Michael A. Kraut, William S. Ball, Deborah Hirtz, James F. Casella

Notice bibliographique

RevueNew England Journal of Medicine · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemoglobinopathies and Related Disorders
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Center for Research ResourcesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeInstitute of Clinical and Translational SciencesChildren's Hospital of PhiladelphiaNational Institutes of HealthShireJohns Hopkins UniversityEli Lilly and Company
Mots-clésMedicineSickle cell anemiaAnemiaInternal medicinePediatricsDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Silent cerebral infarcts are the most common neurologic injury in children with sickle cell anemia and are associated with the recurrence of an infarct (stroke or silent cerebral infarct). We tested the hypothesis that the incidence of the recurrence of an infarct would be lower among children who underwent regular blood-transfusion therapy than among those who received standard care. METHODS: In this randomized, single-blind clinical trial, we randomly assigned children with sickle cell anemia to receive regular blood transfusions (transfusion group) or standard care (observation group). Participants were between 5 and 15 years of age, with no history of stroke and with one or more silent cerebral infarcts on magnetic resonance imaging and a neurologic examination showing no abnormalities corresponding to these lesions. The primary end point was the recurrence of an infarct, defined as a stroke or a new or enlarged silent cerebral infarct. RESULTS: A total of 196 children (mean age, 10 years) were randomly assigned to the observation or transfusion group and were followed for a median of 3 years. In the transfusion group, 6 of 99 children (6%) had an end-point event (1 had a stroke, and 5 had new or enlarged silent cerebral infarcts). In the observation group, 14 of 97 children (14%) had an end-point event (7 had strokes, and 7 had new or enlarged silent cerebral infarcts). The incidence of the primary end point in the transfusion and observation groups was 2.0 and 4.8 events, respectively, per 100 years at risk, corresponding to an incidence rate ratio of 0.41 (95% confidence interval, 0.12 to 0.99; P=0.04). CONCLUSIONS: Regular blood-transfusion therapy significantly reduced the incidence of the recurrence of cerebral infarct in children with sickle cell anemia. (Funded by the National Institute of Neurological Disorders and Stroke and others; Silent Cerebral Infarct Multi-Center Clinical Trial ClinicalTrials.gov number, NCT00072761, and Current Controlled Trials number, ISRCTN52713285.).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations537
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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