Hematopoietic stem cell transplant referral patterns for children with sickle cell disease vary among pediatric hematologist/oncologists’ practice focus: A Sickle Cell Transplant Advocacy and Research Alliance (STAR) study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hematopoietic stem cell transplantation (HSCT) provides a curative therapy for children severely affected by sickle cell disease (SCD). Rejection-free survival after matched sibling donor (MSD) HSCT is very high, but adoption of HSCT as a curative SCD therapy has been slow. In this study, we assess providers' perceptions about MSD HSCT for children with variable SCD severity, and determine the influence of provider characteristics on HSCT referrals. PROCEDURE: After our Institutional Review Board deemed the study exempt, American Society of Pediatric Hematology/Oncology Clinical Forum listserv subscribers and American Society of Hematology members who self-identified as pediatric hematologists/oncologists (PHO) were emailed a survey. Analysis was performed to describe and evaluate correlations between participant demographics (including practice focus within PHO) and likelihood of HSCT referral for each scenario. RESULTS: Spearman's rank correlation analysis did not reveal any significant relationship between demographic characteristics except practice focus and likelihood to refer to HSCT for any scenarios. Providers focused on SCD and HSCT were more likely to refer a child who had never been admitted to the hospital or had suboptimal adherence to hydroxyurea than general PHOs. A significantly higher proportion of all respondents would refer a child with β-thalassemia major (87%) than an asymptomatic child with HbSS (47%, P < .00001) or non-HbSS variant (23%, P < .00001). CONCLUSION: PSCD and HSCT physicians are more likely to refer for MSD HSCT in almost every condition than general PHO practitioners, likely because of increased awareness of long-term effects of SCD and safety of MSD HSCT for children with SCD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».