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Enregistrement W4375951845 · doi:10.1093/cid/ciad277

A Primed Neutrophil Subset Predicts the Risk of Bloodstream Infections in Allogeneic Hematopoietic Stem-Cell Transplant Patients: A Prospective Study

2023· article· en· W4375951845 sur OpenAlexaff
Omnia Elebyary, Noah Fine, Chunxiang Sun, Sourav Saha, Shawn Robinson, Zahra Dorna Mojdami, Nicole Khoury, Erin Watson, Bryan Coburn, Jeffrey H. Lipton, Michael Glogauer

Notice bibliographique

RevueClinical Infectious Diseases · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeutropenia and Cancer Infections
Établissements canadiensUniversity Health NetworkPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStem cellHematopoietic stem cell transplantationImmunologyBloodstream infectionHaematopoiesisProspective cohort studyHematopoietic stem cellTransplantationInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Bloodstream infections (BSIs) are the most common infectious complication in patients who receive allogeneic hematopoietic stem-cell transplants (allo-HSCTs). Polymorphonuclear neutrophils (PMNs) are quantified to monitor the susceptibility to BSIs; however, their degree of activation is not. We previously identified a population of primed PMNs (pPMNs) with distinct markers of activation representing approximately 10% of PMNs in circulation. In this study, we investigate whether susceptibility to BSIs is related to the proportion of pPMNs rather than strictly PMN counts. METHODS: In this prospective observational study, we used flow cytometry to assess pPMNs in blood and oral rinse samples collected from patients receiving an allo-HSCT over the course of their treatment. We used the proportion of pPMNs in the blood on day 5 post-transplant to categorize patients into a high- or a low-pPMN group (>10% or <10% pPMNs). These groups were then used as a predictor of BSIs. RESULTS: A total of 76 patients were enrolled in the study with 36 in the high-pPMN group and 40 in the low-pPMN group. Patients in the low-pPMN group had lower expression of PMN activation and recruitment markers and displayed a delay in PMN repopulation of the oral cavity after the transplant. These patients were more susceptible to BSIs compared with patients in the high-pPMN group with an odds ratio of 6.5 (95% confidence interval, 2.110-25.07; P = .002). CONCLUSIONS: In patients who receive an allo-HSCT, having <10% pPMNs early in the post-transplant phase can be an independent predictor of BSI in allo-HSCT patients.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,294 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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