Invasive Fungal Disease in Patients with Chronic Lymphocytic Leukemia in Japan: A Retrospective Database Study
Notice bibliographique
Résumé
Invasive fungal disease (IFD) is an important cause of morbidity and mortality in patients with hematological malignancies. As chronic lymphocytic leukemia (CLL) is a rare hematological malignancy in Japan, IFD incidence in Japanese patients with CLL is unclear. This study aimed to investigate IFD incidence in Japanese patients with CLL. This retrospective cohort study used data of patients with CLL registered between April 2008 and December 2019 in the Medical Data Vision database (n = 3484). IFD incidence after CLL diagnosis in the watch-and-wait (WW) and drug therapy (DT) groups was 1.5% and 9.2%, respectively. The most common type of IFD was invasive aspergillosis (28.1%). Cox proportional hazards multivariate analysis revealed that DT (hazard ratio [HR]: 2.13) and steroid use (HR: 4.19) were significantly associated with IFD occurrence. IFD incidence was significantly higher in the DT group than in the WW group (log-rank p < 0.001); however, there was no significant between-group difference in the time to IFD onset or the type of IFD (p = 0.09). This study determined the incidence of IFD in patients with CLL during WW. Physicians should monitor for IFD, even among patients with CLL undergoing the WW protocol.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».