Quality of life in pediatric acute myeloid leukemia: Report from the Children's Oncology Group
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Objectives were used to describe guardian proxy-report and child self-report quality of life (QoL) during chemotherapy for pediatric acute myeloid leukemia (AML) patients. METHODS: Patients enrolled on the phase 3 AML trial AAML1031 who were 2-18 years of age with English-speaking guardians were eligible. Instruments used were the PedsQL Generic Core Scales, Acute Cancer Module, and Multidimensional Fatigue Scale. Assessments were obtained at the beginning of Induction 1 and following completion of cycles 2-4. Potential predictors of QoL included the total number of nonhematological grade 3-4 Common Terminology Criteria for Adverse Event (CTCAE) submissions. RESULTS: There were 505 eligible guardians who consented to participate and 348 of their children provided at least one self-report assessment. The number of submitted CTCAE toxicities was significantly associated with worse physical health summary scores (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 more fatigue (β ± SE -0.58 ± 0.25; P = 0.022). Gender, white race, Hispanic ethnicity, private insurance status, risk status, bortezomib assignment, and duration of neutropenia were not significantly associated with QoL. DISCUSSION: The number of CTCAE toxicities was the primary factor influencing QoL among children with AML. Reducing toxicities should improve QoL; identifying approaches to ameliorate them should be a priority.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».