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Enregistrement W2910571611 · doi:10.1182/blood-2018-99-112152

Quality of Life in Pediatric Acute Myeloid Leukemia: A Report from the Children's Oncology Group

2018· article· en· W2910571611 sur OpenAlexaff
Rajaram Nagarajan, Todd A. Alonzo, Robert B. Gerbing, Donna L. Johnston, Richard Aplenc, E. Anders Kolb, Soheil Meshinchi, Lamia P. Barakat, Lillian Sung

Notice bibliographique

RevueBlood · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineCommon Terminology Criteria for Adverse EventsQuality of life (healthcare)Chemotherapy regimenAdverse effectHazard ratioOncologyPediatricsCancerConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Objectives were to describe guardian proxy-reported quality of life (QoL) during chemotherapy for pediatric acute myeloid leukemia (AML) and to identify treatment and demographic factors associated with worse QoL. Methods: Children's Oncology Group phase 3 AAML1031 study was a randomized trial for de novo AML patients age 0-30 to receive standard AML therapy with and without bortezomib. Patients with high risk FLT3-internal tandem duplication high allelic ratio (ITD HAR) were allocated to receive sorafenib in addition to the standard chemotherapy. Patients enrolled on the AAML1031 study who were 2-18 years of age at diagnosis with English or Spanish-speaking guardians were eligible to participate in the QoL portion of the study which included the PedsQL 4.0 Generic Core Scales, PedsQL 3.0 Acute Cancer Module and PedsQL Multidimensional Fatigue Scale. QoL assessments were obtained at four timepoints - at diagnosis and following completion of second, third and fourth (final) course of therapy. Guardians provided proxy assessments for all patients, while self-report for patients 5 years of age or older who could understand English was optional. This analysis focused on guardian proxy-reported QoL for patients who did not have FLT3-ITD HAR. In addition to demographic and treatment related factors, the total number of non-hematological grade 3-4 CTCAE (Common Terminology Criteria for Adverse Events) toxicities occurring during the time frame of QoL assessments was examined as a potential predictor of QoL. Results: There were a total of 4105 QoL submissions and there were 3513 non-hematological grade 3-4 CTCAE toxicities reported: 1339 submissions at diagnosis with 1088 toxicities reported, 1112 submissions following the second course with 721 toxicities, 929 submissions following third course with 911 toxicities, and 725 submissions following the fourth course with 793 toxicities. In repeated measures linear regression the number of submitted CTCAE toxicities was significantly associated with worse physical health (β±standard error (SE) -3.00±0.69; P<0.001) and general fatigue (β±SE -2.50±0.66; P<0.001). Older age was significantly associated with general fatigue (β±SE -0.58±0.25; P=0.022). In contrast, gender, risk status, bortezomib assignment, duration of neutropenia, private insurance status, white race and Hispanic ethnicity were not associated with physical health, psychosocial health or fatigue. Conclusions: The number of CTCAE toxicities was an important factor influencing physical QoL and fatigue among children on treatment for AML. Identifying novel approaches for reducing toxicities should be a priority to potentially improve QoL. 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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