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Enregistrement W2989343462 · doi:10.1016/j.bbmt.2019.11.003

Predictors of Loss to Follow-Up Among Pediatric and Adult Hematopoietic Cell Transplantation Survivors: A Report from the Center for International Blood and Marrow Transplant Research

2019· article· en· W2989343462 sur OpenAlexaff
David Buchbinder, Ruta Brazauskas, Khalid Bo-Subait, Karen K. Ballen, Susan K. Parsons, Tami John, Theresa Hahn, Akshay Sharma, Amir Steinberg, Anita D’Souza, Anita J. Kumar, Ayami Yoshimi, Baldeep Wirk, Bronwen E. Shaw, César O. Freytes, C. Frederick LeMaistre, Christopher Bredeson, Christopher E. Dandoy, David Gómez Almaguer, David I. Marks, David Szwajcer, Gregory A. Hale, Harry Schouten, Hasan Hashem, Hélène Schoemans, Hemant S. Murthy, Hillard M. Lazarus, Jan Černý, Jason Tay, Jean A. Yared, Kehinde Adekola, Kirk R. Schultz, Leslie Lehmann, Linda J. Burns, Mahmoud Aljurf, Miguel Ángel Díaz, Navneet S. Majhail, Nosha Farhadfar, Rammurti T. Kamble, Richard F. Olsson, Raquel M. Schears, Sachiko Seo, Sara Beattie, Saurabh Chhabra, Bipin N. Savani, Sherif M. Badawy, Siddhartha Ganguly, Stefan O. Ciurea, Susana R. Marino, Usama Gergis, Yachiyo Kuwatsuka, Yoshihiro Inamoto, Nandita Khera, Shahrukh K. Hashmi, William A. Wood, Wael Saber

Notice bibliographique

RevueBiology of Blood and Marrow Transplantation · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensAlberta Cancer FoundationBC Children's HospitalUniversity of CalgaryOttawa HospitalUniversity of ManitobaCancerCare ManitobaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesDaiichi Sankyo EuropeKite PharmaNational Cancer InstituteDaiichi Sankyo CompanyJanssen PharmaceuticalsNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMedicineCumulative incidenceTransplantationIncidence (geometry)Hematopoietic stem cell transplantationHematopoietic cellPediatricsYoung adultInternal medicineHaematopoiesisStem cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Follow-up is integral for hematopoietic cell transplantation (HCT) care to ensure surveillance and intervention for complications. We characterized the incidence of and predictors for being lost to follow-up. Two-year survivors of first allogeneic HCT (10,367 adults and 3865 children) or autologous HCT (7291 adults and 467 children) for malignant/nonmalignant disorders between 2002 and 2013 reported to the Center for International Blood and Marrow Transplant Research were selected. The cumulative incidence of being lost to follow-up (defined as having missed 2 consecutive follow-up reporting periods) was calculated. Marginal Cox models (adjusted for center effect) were fit to evaluate predictors. The 10-year cumulative incidence of being lost to follow-up was 13% (95% confidence interval [CI], 12% to 14%) in adult allogeneic HCT survivors, 15% (95% CI, 14% to 16%) in adult autologous HCT survivors, 25% (95% CI, 24% to 27%) in pediatric allogeneic HCT survivors, and 24% (95% CI, 20% to 29%) in pediatric autologous HCT survivors. Factors associated with being lost to follow-up include younger age, nonmalignant disease, public/no insurance (reference: private), residence farther from the tranplantation center, and being unmarried in adult allogeneic HCT survivors; older age and testicular/germ cell tumor (reference: non-Hodgkin lymphoma) in adult autologous HCT survivors; older age, public/no insurance (reference: private), and nonmalignant disease in pediatric allogeneic HCT survivors; and older age in pediatric autologous HCT survivors. Follow-up focusing on minimizing attrition in high-risk groups is needed to ensure surveillance for late effects.

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)0,002
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations20
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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