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Enregistrement W2332863554 · doi:10.1097/mph.0b013e3181f46c0b

Creatinine as a Measure of Lean Body Mass During Treatment of Acute Lymphoblastic Leukemia in Childhood

2010· article· en· W2332863554 sur OpenAlexaff
Judy Morrison, Trishana Nayiager, Colin E. Webber, Alessandra Sala, Ronald D. Barr

Notice bibliographique

RevueJournal of Pediatric Hematology/Oncology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensMcMaster UniversityHamilton Health SciencesMcMaster Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCreatinineMedicineLean body massExcretionUrineUrologyUrinary systemInternal medicineRenal functionEndocrinologyBody weight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Protein energy malnutrition is well-recognized in children with acute leukemia and may result in loss of lean body mass (LBM) with attendant morbidities. Much of the LBM consists of skeletal muscle, the mass of which is reflected in urinary creatinine excretion. As accurate 24 hours urine collections are challenging in children, we investigated the prospect that serum creatinine concentration provides a measure of LBM. Eleven children with acute lymphoblastic leukemia were assessed at 7 time points (6-mo intervals) from diagnosis to 1 year after the completion of therapy. LBM was measured as fat-free mass by dual energy x-ray absorptiometry (DXA scans) and correlated with serum creatinine concentration and 24 hours urine creatinine excretion. As expected, there was a strong correlation between 24 hours urinary creatinine excretion and LBM from DXA scans (r=0.79, P<0.001). Serum creatinine concentration also correlated with LBM (r=0.52, P<0.001). Serum creatinine concentration provides a surrogate measure of LBM in children with acute lymphoblastic leukemia. This will be especially useful in countries with limited resources in which more sophisticated measures, such as DXA scans, are seldom available.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,302 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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