Association between obesity at diagnosis and weight change during induction and survival in pediatric acute lymphoblastic leukemia
Notice bibliographique
Résumé
For children with acute lymphoblastic leukemia (ALL), the impact of obesity at diagnosis and weight change during induction on survival is uncertain. Objectives of this study were to describe the relationship between obesity and weight change during induction and event-free survival (EFS) and overall survival (OS). Participants were children 2-18 years old with ALL diagnosed between January 2001 and September 2006. Univariate and multiple regression analyses were conducted. In total 238 children were included; 21 (8.8%) were obese at diagnosis. Obese patients, compared with non-obese patients, had lower 5-year EFS (62.2±12.1% vs. 83.6±2.6%; p =0.02) and OS (80.7±8.7% vs. 92.9±1.9%; p =0.005). In univariate analysis, weight gain during induction was associated with better EFS (hazard ratio [HR] =0.89, 95% confidence interval [CI] 0.82-0.97; p =0.009) and OS (HR =0.81, 95% CI 0.74-0.90; p <0.0001). Obese pediatric patients with ALL have inferior survival while increased weight during induction may be associated with better survival. Causes of weight loss during induction should be aggressively managed.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».