Risk stratification of immunocompromised children, including pediatric transplant recipients at risk of severe respiratory syncytial virus disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Respiratory syncytial virus (RSV) infection is associated with increased morbidity and mortality in immunocompromised patients. Our goal was to develop a framework for risk stratifying immunocompromised patients, including transplant patients, for RSV prophylaxis. METHODS: Risk factors for severe RSV disease in immunocompromised patients were identified in the literature and by an expert panel via survey. Experts assigned a probability of developing severe disease (0 to 100 scale) to the risk factors for each immunocompromised population. The results were validated using a clinical dataset. Linear mixed models adjusted for within-expert clustering of ranks were used to estimate average scores, and differences were tested using paired t tests. Logistic regression was utilized to identify important determinants of severe RSV disease. RESULTS: The survey was emailed to twenty-seven experts and thirteen responded (48%). Across all transplant groups, age <2 years (mean 77.1, 95% CI 71.7, 82.5) and day care attendance (mean 72.8, 95% CI 67.3, 78.3) were assigned the highest risk of severe disease. The highest risk groups were lung transplant recipients (mean 73.2, 95% CI 67.6, 78.8), combined lung and heart transplant recipients (mean 75.2, 95% CI 69.6, 80.7), allogeneic stem cell transplant (mean 76.0, 95% CI 70.4, 81.6), and severe combined immunodeficiency (mean 74.7, 95% CI 69.1, 80.3). CONCLUSION: The results provide a logical validity to current practice and provide guidance for prioritizing patients to receive prophylactic agents to prevent severe RSV disease. The results will facilitate the development of a risk stratification tool for RSV prophylaxis for immunocompromised patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».