Invasive fungal infections in paediatric acute myeloid leukaemia
Notice bibliographique
Résumé
Invasive fungal infections (IFIs) are a major cause of morbidity and mortality in paediatric acute myeloid leukaemia (AML). This study describes risk factors for IFI and IFI-related sepsis in this population. We conducted a population-based, retrospective cohort study of children with AML in Canada. IFIs during chemotherapy and prior to haematopoietic stem cell transplantation, relapse, persistent disease or death were identified. Risk factors for proven or probable IFI were examined. Among courses complicated by IFI, risk factors for sepsis were also evaluated. There were 341 children with AML included of which 41 (12.0%) experienced 46 different episodes of IFI. Candida species accounted for 23 (50.0%) of IFIs and Aspergillus spp. accounted for 14 (30.4%). Days of broad-spectrum antibiotics, days of corticosteroids and neutropenia at start of the course were independently associated with IFI. Only days of fever were independently associated with IFI-related sepsis. Invasive fungal infections occurred in 12.0% of paediatric AML patients. Risk factors for IFI and IFI-related sepsis were identified. This knowledge may help to consider targeted strategies.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».