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Enregistrement W2312173819 · doi:10.14740/jh235w

Evaluation of an Outpatient Model for Treatment of Acute Myeloid Leukemia

2016· article· en· W2312173819 sur OpenAlexaffvenue
Andrew Aw, Mitchell Sabloff, Dawn Sheppard, David Allan, Harold Atkins, Isabelle Bence‐Bruckler, Carolyn Faught, Lothar Huebsch, Jason Tay, Kate Duke, Tim Ramsay, Christopher Bredeson

Notice bibliographique

RevueJournal of Hematology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeutropenia and Cancer Infections
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMyeloid leukemiaLeukemiaMyeloidOncologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: In January 2012, our center developed an ambulatory model for acute myeloid leukemia (AML) patients receiving post-induction chemotherapy. The purpose of this study was to evaluate the feasibility and safety of the outpatient leukemia program at our center. Methods: A retrospective review of all consecutive AML patients receiving a first cycle of consolidation chemotherapy in the outpatient program in 2012 was compared to similarly managed patients primarily in the inpatient setting in 2010. Results: The 2012 cohort spent more days as outpatients in comparison to the 2010 cohort (median (range): 15.5 (0 - 27) vs. 0 (0 - 10), days, P = 0.002). There was no difference between the two cohorts in terms of median overall observation time (time from start of chemotherapy until discharged to clinic), transfusion requirements, days spent neutropenic or days spent febrile. There were no documented episodes of  Clostridium difficile , clinically significant bleeding, venous thromboembolism, or death in either cohort. Conclusions: Outpatient management of AML patients receiving post-induction chemotherapy was feasible in this group of carefully selected individuals, liberating limited and costly inpatient resources for more appropriate patients. J Hematol. 2016;5(1):1-7 doi: http://dx.doi.org/10.14740/jh235w

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,283
Score d'incertitude au seuil0,134

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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