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Enregistrement W2102852047 · doi:10.1200/jco.2012.47.2365

Outcomes of Critically Ill Patients With Hematologic Malignancies: Prospective Multicenter Data From France and Belgium—A Groupe de Recherche Respiratoire en Réanimation Onco-Hématologique Study

2013· article· en· W2102852047 sur OpenAlexaff
Élie Azoulay, Djamel Mokart, Frédéric Pène, Jérôme Lambert, Achille Kouatchet, Julien Mayaux, François Vincent, Martine Nyunga, Fabrice Bruneel, Louise-Marie Laisne, Antoine Rabbat, Christine Lebert, Pierre Perez, Marine Chaize, Anne Renault, Anne‐Pascale Meert, Dominique Benoît, Rébecca Hamidfar, M. Jourdain, Michaël Darmon, Benoı̂t Schlemmer, Sylvie Chevret, Virginie Lemiale

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeutropenia and Cancer Infections
Établissements canadiensHotel Dieu Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntensive care unitInternal medicineOrgan dysfunctionPopulationComorbidityProspective cohort studySepsis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE Patients with hematologic malignancies are increasingly admitted to the intensive care unit (ICU) when life-threatening events occur. We sought to report outcomes and prognostic factors in these patients. PATIENTS AND METHODS Ours was a prospective, multicenter cohort study of critically ill patients with hematologic malignancies. Health-related quality of life (HRQOL) and disease status were collected after 3 to 6 months. Results Of the 1,011 patients, 38.2% had newly diagnosed malignancies, 23.1% were in remission, and 24.9% had received hematopoietic stem-cell transplantations (HSCT, including 145 allogeneic). ICU admission was mostly required for acute respiratory failure (62.5%) and/or shock (42.3%). On day1, 733 patients (72.5%) received life-supporting interventions. Hospital, day-90, and 1-year survival rates were 60.7%, 52.5%, and 43.3%, respectively. By multivariate analysis, cancer remission and time to ICU admission less than 24 hours were associated with better hospital survival. Poor performance status, Charlson comorbidity index, allogeneic HSCT, organ dysfunction score, cardiac arrest, acute respiratory failure, malignant organ infiltration, and invasive aspergillosis were associated with higher hospital mortality. Mechanical ventilation (47.9% of patients), vasoactive drugs (51.2%), and dialysis (25.9%) were associated with mortality rates of 60.5%, 57.5%, and 59.2%, respectively. On day 90, 80% of survivors had no HRQOL alterations (physical and mental health similar to that of the overall cancer population). After 6 months, 80% of survivors had no change in treatment intensity compared with similar patients not admitted to the ICU, and 80% were in remission. CONCLUSION Critically ill patients with hematologic malignancies have good survival, disease control, and post-ICU HRQOL. Earlier ICU admission is associated with better survival.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,203
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeObservationnel
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

Citations645
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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