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Enregistrement W2592678340 · doi:10.1182/blood.v120.21.1478.1478

Effectiveness of Supportive Care Measurements to Reduce Infections During Induction for Children with Acute Myeloid Leukemia: A Report From the Children's Oncology Group

2012· article· en· W2592678340 sur OpenAlexaff
Lillian Sung, Richard Aplenc, Todd A. Alonzo, Robert B. Gerbing, Thomas Lehrnbecher, Alan S. Gamis

Notice bibliographique

RevueBlood · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeutropenia and Cancer Infections
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGemtuzumab ozogamicinMedicineInduction chemotherapyCytarabineFebrile neutropeniaNeutropeniaInternal medicineEtoposideDaunorubicinChemotherapy regimenRandomized controlled trialIntensive careChemotherapyIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Abstract 1478 Background: Current therapies for pediatric acute myeloid leukemia (AML) are intensive; infections are responsible for considerable morbidity and most non-relapse related mortality (NRM). Three supportive care strategies that have garnered much attention are prophylactic antibiotics, prophylactic granulocyte-colony stimulating factor (G-CSF) and hospitalization during profound neutropenia. The Children's Oncology Group (COG) trial AAML0531 was a phase 3 study that included children with de novo AML treated with intensive chemotherapy, and randomized them to standard chemotherapy ± gemtuzumab ozogamicin. We surveyed participating COG sites mid-way through the trial to measure the effect of institutional standards for antibiotic prophylaxis, G-CSF prophylaxis, and discharge policy on Induction I infection risk and NRM for children on study. Methods: AAML0531 used 5 courses of intensive chemotherapy with Induction I consisting of cytarabine 100 mg/m2/dose intravenous (IV) every 12 h on days 1–10; daunorubicin 50 mg/m2/dose IV on days 1,3 and 5; and etoposide 100 mg/m2/dose IV on days 1–5 (ADE 10+3+5). Infections were collected prospectively and monitored in real-time to optimize reporting accuracy. In this analysis, infectious events were limited to Induction I to reduce the chance that a patient's clinical course resulted in the patient receiving a supportive care practice different than the institutional standard. NRM was not limited to Induction I and NRM was defined as any induction death or deaths during intensification or within 30 days of being taken off study due to non-disease related causes. The survey included questions on institutional standards for antibacterial prophylaxis, antifungal prophylaxis, prophylactic G-CSF use and mandatory hospitalization until count recovery. Results: A total of 1024 patients were enrolled on AAML0531. The survey response rate from 216 COG sites was 180/216 (83.3%) and there were 897 non-Down syndrome patients treated at institutions responding to the survey. The use of any anti-bacterial prophylaxis was not associated with a reduction in sterile site bacterial infection and did not significantly alter the risk of Clostridium difficile or fungal infection. Penicillin or vancomycin prophylaxis was associated with an increased risk of any sterile site bacterial infection (odds ratio (OR) 1.96, 95% confidence interval (CI) 1.15 to 3.34; P=.014), Gram-negative infection specifically (OR 4.22, 95% CI 1.62 to 11.0; P=.003) and sterile site fungal infection (OR 3.67, 95% CI 1.31 to 10.3; P=.013). Anti-mold prophylaxis was associated with more sterile site bacterial infection (OR 1.87, 95% CI 1.06 to 3.29; P=.031) and a non-significant increase in Gram-negative infection (OR 2.95, 95% CI 0.97 to 8.95; P=.056). Anti-mold prophylaxis did not influence the rate of sterile site fungal infection. G-CSF prophylaxis and discharge policy did not impact on Induction I infections. None of these supportive care practices influenced NRM during induction or intensification. Conclusions: Penicillin or vancomycin prophylaxis was associated with more Gram-negative and fungal infections. These data do not support routine prophylaxis with these agents. Routine antibiotic prophylaxis, G-CSF prophylaxis, and discharge policy did not impact NRM. Disclosures: No relevant conflicts of interest to declare.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations0
Publié2012
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