Early discharge as a mediator of greater <scp>ICU</scp>‐level care requirements in patients not enrolled on the <scp>AAML</scp>0531 clinical trial: a Children's Oncology Group report
Notice bibliographique
Résumé
Previous data suggest that patients enrolled on clinical trials for treatment of cancer have better overall survival than patients who do not enroll; however, short-term outcomes relative to trial enrollment and corresponding mediators have not been assessed. A cohort of pediatric patients with newly-diagnosed acute myeloid leukemia was assembled from the Pediatric Health Information System. We evaluated whether patients not enrolled onto Children's Oncology Group trial AAML0531 had greater intensive care unit (ICU)-level requirements than enrolled patients and whether early discharge after chemotherapy administration mediated this association. Patients not enrolled on AAML0531 were more likely to be discharged early (aOR = 1.40, 95% confidence interval [CI]: 1.02, 1.90) and to require ICU-level care (aOR = 2.00, 95% CI: 1.06, 3.78) than enrolled patients, but early discharge explained only a small proportion (12.3%) of the absolute difference in ICU-level care risk. The direct effect of nonenrollment on the need for ICU-level care was significant (aOR = 1.89, 95% CI: 1.00, 3.94), whereas the indirect effect mediated through early discharge was not (aOR = 1.07, 95% CI: 0.95, 1.19). Factors other than postchemotherapy discharge strategy drive the difference in ICU utilization by trial enrollment status.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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.
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 tête enseignante, 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 ».