Exploring the components of bleeding outcomes in transfusion trials for patients with hematologic malignancy
Notice bibliographique
Résumé
Clinically significant bleeding in patients with hematologic malignancies is a heterogeneous composite outcome currently defined as World Health Organization (WHO) bleeding Grades 2, 3, and 4. However, the clinical significance of some minor bleeds categorized as WHO Grades 1 and 2 remains controversial. We analyzed the number and frequency of individual signs and symptoms of WHO Grades 1 and 2 bleeds and explored their association with more severe incident bleeds graded as WHO Grades 3 and 4. STUDY DESIGN AND METHODS: We aggregated daily bleeding assessment data from three randomized controlled trials conducted in patients with hematologic malignancies that used bleeding as an outcome. Cox proportional hazard regression analysis was used to identify signs and symptoms categorized as WHO Grades 1 and 2 bleeds that were associated with more severe bleeds (Grades 3 and 4). RESULTS: We collected data from 315 patients (n = 5476 daily bleeding assessments; 3383 [61.8%] with a bleed documented). A total of 98.3% (3326/3383) were Grade 1 and 2 bleeds and 1.7% (57/3383) were Grades 3 and 4. Grade 1 and 2 bleeds were composed of 20 different bleeding signs and symptoms. Hematuria (hazard ratio, 16.1; 95% confidence interval, 4.4-59.2; P < .0001) was associated with incident Grade 3 or 4 bleeds. CONCLUSION: In patients with hematologic malignancy, only hematuria (microscopic and/or macroscopic) was associated with more severe incident bleeds. This findings require validation in independent data sets.
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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 | 0,090 | 0,155 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».