Clinical decisions following implementation of asparaginase activity monitoring in pediatric patients with acute lymphoblastic leukemia: Experience from a single‐center study
Notice bibliographique
Résumé
We undertook this retrospective study to describe decisions made following asparaginase activity monitoring implementation at our center. Clinically apparent reactions (CARs) and asparaginase activity monitoring costs were described. Patients with acute lymphoblastic leukemia, aged <18 years who received asparaginase between April 2016 and September 2017, were included. Decisions made following receipt of asparaginase activity results were categorized as continuation, modification, premedication, or discontinuation. We included 129 patients (median age: 5.33 years) receiving 565 asparaginase doses. CARs were observed following 25 asparaginase doses (19/361 [5.3%] pegaspargase). A total of 224 asparaginase activity levels were ordered in 88 patients. Following receipt of 190 asparaginase activity results, asparaginase therapy was continued, modified, or premedicated in 188 (98.9%), 1 (0.005%), and 1 (0.005%) cases, respectively. Inadequate asparaginase activity was observed in three patients receiving Erwinia asparaginase. Asparaginase activity monitoring allowed patients with pegaspargase-associated CAR and adequate activity to continue therapy unchanged and was cost neutral.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».