Incident Vertebral Fractures in Children With Leukemia During the Four Years Following Diagnosis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The purpose of this article was to determine the incidence and predictors of vertebral fractures (VF) during the 4 years after diagnosis in pediatric acute lymphoblastic leukemia (ALL). PATIENTS AND METHODS: Children were enrolled within 30 days of chemotherapy initiation, with incident VF assessed annually on lateral spine radiographs according to the Genant method. Extended Cox models were used to assess the association between incident VF and clinical predictors. RESULTS: A total of 186 children with ALL completed the baseline evaluation (median age, 5.3 years; interquartile range, 3.4-9.7 years; 58% boys). The VF incidence rate was 8.7 per 100 person-years, with a 4-year cumulative incidence of 26.4%. The highest annual incidence occurred at 12 months (16.1%; 95% confidence interval [CI], 11.2-22.7), falling to 2.9% at 4 years (95% CI, 1.1-7.3). Half of the children with incident VF had a moderate or severe VF, and 39% of those with incident VF were asymptomatic. Every 10 mg/m(2) increase in average daily glucocorticoid dose (prednisone equivalents) was associated with a 5.9-fold increased VF risk (95% CI, 3.0-11.8; P < .01). Other predictors of increased VF risk included VF at diagnosis, younger age, and lower spine bone mineral density Z-scores at baseline and each annual assessment. CONCLUSIONS: One quarter of children with ALL developed incident VF in the 4 years after diagnosis; most of the VF burden was in the first year. Over one third of children with incident VF were asymptomatic. Discrete clinical predictors of a VF were evident early in the patient's clinical course, including a VF at diagnosis.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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.
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