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Enregistrement W4253329765 · doi:10.1097/00043426-200210000-00028

A Practical, Comprehensive Classification for Pediatric Myelodysplastic Syndromes: The CCC System

2002· article· en· W4253329765 sur OpenAlexaffabout
Karen Mandel, Yigal Dror, Annette Poon, Melvin H. Freedman

Notice bibliographique

RevueJournal of Pediatric Hematology/Oncology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMyelodysplastic syndromesSchema (genetic algorithms)Chronic myelomonocytic leukemiaCytogeneticsPediatricsJuvenile myelomonocytic leukemiaDiseasePathologyBone marrowStem cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Pediatric myelodysplastic syndromes (MDS) are biologically diverse. The French-American-British (FAB) classification of adult forms of MDS is not always applicable because many pediatric patients do not fit into any of the categories. To circumvent the FAB schema and other flawed formats, the authors developed a practical classification system for childhood MDS. Patients and Methods The authors analyzed 40 children with MDS diagnosed in Toronto between 1988 and 1998 to test the utility of the classification. Children were classified according to three main features: category, cytology, and cytogenetics. Results Using this system the authors were able to classify all 40 patients; about half could not be classified by FAB. Patients could also be longitudinally classified by serial analysis to show progression of disease. Juvenile myelomonocytic leukemia was excluded because of its known myeloproliferative pathogenesis. Chronic myelomonocytic leukemia, which almost never occurs in children, was also omitted. Also excluded were other chronic myeloproliferative disorders and any cytopenias without malignant potential. Conclusions Based on these data, the CCC system appears to have prognostic potential; children with advanced class and cytogenetic abnormalities had a poorer outcome. The authors urge international adoption of this system for uniformity in clinical practice and reporting purposes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,622
Score d'incertitude au seuil0,864

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,130
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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