Severe novel influenza A (H1N1) infection in cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The natural history and consequences of severe H1N1 influenza infection among cancer patients are not yet fully characterized. We describe eight cases of H1N1 infection in cancer patients admitted to the intensive care unit of a referral cancer center. PATIENTS AND METHODS: Clinical data from all patients admitted with acute respiratory failure due to novel viral H1N1 infection were reviewed. Lung tissue was submitted for viral and bacteriological analyses by real-time RT-PCR, and autopsy was conducted on all patients who died. RESULTS: Eight patients were admitted, with ages ranging from 55 to 65 years old. There were five patients with solid organ tumors (62.5%) and three with hematological malignancies (37.5%). Five patients required mechanical ventilation and all died. Four patients had bacterial bronchopneumonia. All deaths occurred due to multiple organ failure. A milder form of lung disease was present in the three cases who survived. Lung tissue analysis was performed in all patients and showed diffuse alveolar damage in most patients. Other lung findings were necrotizing bronchiolitis or extensive hemorrhage. CONCLUSIONS: H1N1 viral infection in patients with cancer can cause severe illness, resulting in acute respiratory distress syndrome and death. More data are needed to identify predictors of unfavorable evolution in these patients.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».