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Enregistrement W2930405430 · doi:10.1002/pbc.27729

Antithrombin and fibrinogen levels as predictors for plasma L‐asparaginase activity in children with acute lymphoblastic leukemia

2019· article· en· W2930405430 sur OpenAlexafffund
Clémence Merlen, Arnaud Bonnefoy, Cynthia Afeich, Yves Théorêt, Caroline Laverdière, Jean‐Marie Leclerc, Georges‐Étienne Rivard

Notice bibliographique

RevuePediatric Blood & Cancer · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Lymphoblastic Leukemia research
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesCHU Sainte-Justine Foundation
Mots-clésMedicineAsparaginaseAntithrombinFibrinogenReceiver operating characteristicGastroenterologyArea under the curveInternal medicineLymphoblastic LeukemiaAlbuminImmunologyLeukemiaHeparin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: L-asparaginase is a cornerstone treatment for children with acute lymphoblastic leukemia (ALL). However, immune reaction to the drug may increase the clearance or impair the function of L-asparaginase and reduces its therapeutic efficacy. The objective of this study was to identify potential plasma proteins that could be used as proxies for L-asparaginase activity. METHODS: Fibrinogen, von Willebrand factor antigen (VWF:Ag), total protein, and albumin levels as well as antithrombin (AT) and L-asparaginase activities were measured in 97 children with ALL treated for prolonged period of time with L-asparaginase. Binary logistic regression and a receiver operating characteristic (ROC) curve analysis were performed to evaluate the predictive value of plasma proteins for L-asparaginase activity. RESULTS: Median E. coli L-asparaginase activity was 220 IU/L (range, 0-1308) throughout the treatment period. L-asparaginase activity was below 100 IU/L in 23% of measured samples. L-asparaginase activity was inversely associated with AT activity, fibrinogen, total protein, and albumin levels (r = -0.63, -0.62, -0.57, and -0.45, respectively; P < 0.0001), but not with VWF:Ag. ROC curve analyses showed an intermediate accuracy of AT activity (area under the ROC curve [AUC] = 0.77) to detect specimens with subtherapeutic level of L-asparaginase. An optimal accuracy was found when AT and fibrinogen were combined (AUC = 0.82; sensitivity = 75%; specificity = 82%; positive predictive value = 55%; negative predictive value = 92%) with cutoff values of 0.73 IU/mL and 1.85 g/L, respectively. CONCLUSIONS: AT combined with fibrinogen levels could be used as a proxy to identify patients with therapeutic level of L-asparaginase activity in the absence of real-time asparaginase measurement during prolonged exposure to L-asparaginase.

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 seuil0,007

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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