Malignant pleural effusions in lymphoproliferative disorders
Notice bibliographique
Résumé
In order to determine variables that correlate with malignant pleural effusion and mortality in patients with lymphoproliferative disorders and pleural effusion, a retrospective study was performed. Clinical data of hospitalized patients with a lymphoid malignancy and pleural effusion who underwent thoracentesis from January 1993 to December 2002 were collected. A logistic regression analysis was carried out to determine prognostic variables that predict malignant pleural effusion and hospital mortality. There were 86 patients who were admitted on 91 occasions. The median age was 70 years (range 4 - 92) and the male:female ratio was 44:42. Sixty-four patients (74%) had advanced disease, 43 (50%) had received prior chemotherapy and 9 (10%) were in remission. Of 91 cases of pleural effusions, 44 (48%) were bilateral, 80 (88%) were exudates and 48 (53%) were due to malignant involvement of pleura. In multivariate analysis, symptomatic pleural effusion (odds ratio 10.3, 95% confidence interval 1.7 - 98.3), pleural fluid mesothelial cell count < 5% (odds ratio 8.0, 95% confidence interval 1.4 - 58.2), pleural fluid:serum lactate dehydrogenase (LDH) > or =1 (odds ratio 6.4, 95% confidence interval 1.2 - 45.6) and pleural fluid lymphocyte percentage > or =50 (odds ratio 6.4, 95% confidence interval 1.2 - 50) were significantly correlated with malignant effusion. A secondary cancer (odds ratio 11.9, 95% confidence interval 2.3 - 88.8), pleural fluid:serum LDH > or =1 (odds ratio 10.9, 95% confidence interval 2.6 - 64.9), and pneumonia (odds ratio 6.4, 95% confidence interval 1.7 - 28.6) were significantly correlated with hospital mortality. In conclusion, malignant pleural effusion is the common etiology of pleural effusion in patients with lymphoid malignancy. Many clinical and cytochemical markers have discriminatory values in identifying malignant effusion. A high pleural fluid to serum LDH level correlates with malignant pleural involvement and hospital mortality.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».