Predictors of Vertebral Deformity in Long-Term Survivors of Childhood Acute Lymphoblastic Leukemia: The PETALE Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The prevalence of vertebral deformities in long-term survivors of childhood acute lymphoblastic leukemia (ALL) is unknown. Our objectives were to identify the prevalence of vertebral deformities and their risk factors among long-term childhood ALL survivors. METHODS/RESULTS: We recruited 245 (49% male) long-term childhood ALL survivors from the Preventing Late Adverse Effects of Leukemia Cohort (French-Canadian ALL survivors treated between the years 1987 and 2010 with the Dana Farber Cancer Institute clinical trials protocols, who did not experience disease relapse and/or receive hematopoietic stem cell transplant). Median age at recruitment was 21.7 years (range, 8.5-41) and median time since diagnosis was 15.1 years (range, 5.4-28.2). All participants underwent spine radiograph and dual-energy X-ray absorptiometry scans. The prevalence of vertebral deformity was 23% with 88% classified as grade 1 according to the Genant method. The majority of vertebral deformities were clinically silent. Regression analysis confirmed male sex (risk ratio [RR] = 1.94; 95% confidence interval [CI], 1.16-3.24; P = 0.011), higher glucocorticoid cumulative dose (RR = 1.05; 95% CI, 1.00-1.10; P = 0.032), and back pain (RR = 2.44; 95% CI, 1.56-3.84; P < 0.001) as predictors of prevalent vertebral deformity. Sex differences in vertebral deformity predictors emerged. CONCLUSIONS: We report a significant prevalence of vertebral deformities in this young cohort. Male sex, cumulative glucocorticoid dose, and back pain were identified as predictors of prevalent vertebral deformity. Back pain emerging as a strong predictor of vertebral deformity underscores the importance of ongoing bone health surveillance in survivors with persistent vertebral deformities treated with these earlier protocols.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».