Improving the reporting of death and investigating the role of probiotics in mucositis and infections in children with cancer
Notice bibliographique
Résumé
This thesis examines the classification of death, and the use of probiotics to reduce and prevent infection-related mortality in children diagnosed with cancers. It comprises of three main parts. \nThe first part describes a study that validated a consensus-based definition of treatment-related mortality (TRM) and cause-of-death attribution system. This took place in a single institution in Leeds, the UK outside the centre it was initially developed (Toronto, Canada). Two consultants and two clinical research associates independently classified deaths as TRM or “not treatment-related” according to an algorithm. When TRM occurred, reviewers applied the cause-of-death attribution system, and inter-relater reliability was then assessed. This study demonstrated that the classification and cause of death attribution systems can be implemented in different health care settings, but that further research is required for patients receiving palliative care. \nThe second part of this thesis describes a systematic review and meta-analysis that investigated the efficacy and safety of probiotics in people with cancer. Probiotics appear safe to deliver and may reduce the incidence of diarrhoea and duration of fever, but, heterogeneity, unclear bias, and a lack of paediatric participants demonstrated uncertainty in these findings. Findings from this systematic review were used to develop a randomised-controlled feasibility study. \nThe third part reports the first study undertaken to evaluate the feasibility of undertaking an randomised-controlled trial (RCT) to investigate the use of probiotics (Symprove) to prevent or reduce mucositis and infection in children with cancers in the UK. Evaluation suggested that a RCT is feasible, but further considerations are needed to address significant barriers to recruitment and adherence to the capture of data that were identified. Findings from this study have been used to develop a parallel biological sub-study that can be undertaken in a future RCT.
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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 | 0,266 | 0,575 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».