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Enregistrement W2992382935 · doi:10.1182/blood.v108.11.791.791

Serum Ferritin in Children with Sickle Cell Disease on Chronic Transfusion: Measure of Iron Overload or End Organ Injury? STOP/STOP II Liver Iron Ancillary Study.

2006· article· en· W2992382935 sur OpenAlexaff
Miguel R. Abboud, Julio C. Barredo, Melanie Kirby‐Allen, Ofelia Álvarez, James F. Casella, Rathi V. Iyer, Virgil McKie, Gerald M. Woods, Abdullah Kutlar, Carole Paley, Jessica Peterson, Elizabeth Rackoff, Manuela Merelles‐Pulcini, Elizabeth Dackiw, Kristin Stegenga, Nadine Odo, Mimi Lou, Robert J. Adams

Notice bibliographique

RevueBlood · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemoglobinopathies and Related Disorders
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBlood transfusionFerritinTransfusion therapyLiver biopsyStroke (engine)Internal medicineGastroenterologySurgeryBiopsy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Between 1995 and 2004, two NIH-sponsored studies (STOP/STOP II) showed that children with sickle cell disease (SCD) and abnormal transcranial Doppler blood flow measurements (high stroke risk) are protected from stroke with regular blood transfusions. Iron overload, which may lead to complications and requires iron removal therapy, was monitored by serum ferritin (SF). Liver iron concentration (LIC) measurement was not mandated by protocol and was performed at investigator discretion. Biopsy dates and lab values were captured during STOP/STOP II, providing an opportunity to validate SF against LIC. 75 LICs on 36 patients (19 female, 17 male) at 8 centers were obtained. No liver biopsy complications were reported. LICs were correlated with STOP/STOP II core laboratory SF and alanine aminotransferase (ALT) obtained within 180 days of LICs. Median age at first biopsy was 11.1 years (range, 4.5–17.8), median time from start of transfusion was 36 months (range, 2–100). Iron removal treatment was initiated a median 23 months (range, 4–108) from start of transfusion, with deferoxamine (n=27), and/or exchange transfusion (n=9). 21 pts (58%) had multiple LIC measures: 2 (n=9), 3 (n=8), 4 (n=2), 5 (n=2). Last LICs on iron removal therapy were obtained a median 72 months (range, 35–124) from start of transfusion. Correlation between SFs and LICs were r=-0.06 (n=18) for first LICs obtained prior to iron removal therapy, r=0.50 (n=17) for last LICs obtained on iron removal therapy, and r=0.51 for all LICs (n=60). Pts with single/last LIC >=15 mg/gram dry liver were significantly more likely to have ALTs >=45 IU/L compared to those with LICs <15 mg/gram (5/12 vs. 1/18; odds ratio 12.1; 95% CI 1.2–123.6; p=0.03). Pts with LIC >=15 mg/gram and ALT >=45 IU/L tended to have higher SFs then those with normal ALT (mean SF 4927 ng/ml, 95% CI 1739–8115 vs. mean SF 2255 ng/ml, 95% CI 1599–2912). 37% (7/19) of pts with LIC >=15 mg/gram had SFs <2000 ng/ml. 55% (11/20) of pts with repeated LICs, had last LICs <15 mg/gram after initiation of iron removal therapy. SF did not correlate with LICs after initiation of blood transfusion therapy and correlated weakly after initiation of iron removal therapy. Over 1/3 of children with evidence of significant iron overload, as measured by LICs, had low serum SFs (<2000 ng/ml), leading to a potentially erroneous interpretation of low iron stores. A significant portion of pts with elevated LICs had evidence of liver injury (ALT elevation). SF elevation observed in some pts may be due in part to end organ injury. Sustained iron overload control was achieved in over 1/2 of pts examined with repeated LICs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,899

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,191 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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