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Enregistrement W4380871211 · doi:10.1002/jbmr.4870

Reductions in Bone Mineral Density Are Apparent Early in Children With Prevalent Osteonecrosis Lesions Following Leukemia Therapy

2023· article· en· W4380871211 sur OpenAlexafffund
Jacqueline Halton, Jinui Ma, Paul Babyn, Mary Ann Matzinger, Sue C. Kaste, Maya Scharke, Conrad V. Fernandez, Paivi Miettunen, Josephine Ho, Nathalie Alos, Sharon Abish, Ronald D. Barr, Elizabeth Cairney, David Dix, Ronald Grant, Sara J. Israels, Victor Lewis, Beverly Wilson, Stephanie A. Atkinson, David A. Cabral, Elizabeth Cummings, Celia Rodd, Robert Stein, Anne Marie Sbrocchi, Jacob L. Jaremko, Khaldoun Koujok, Nazih Shenouda, Frank Rauch, Kerry Siminoski, Leanne M. Ward

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Mineral Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone and Joint Diseases
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of ManitobaUniversity of British ColumbiaUniversity of TorontoWestern UniversityDalhousie UniversityUniversité de MontréalUniversity of SaskatchewanMcMaster UniversityUniversity of OttawaMcGill UniversityUniversity of CalgaryChildren's Hospital of Eastern OntarioImpact
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchKids With Cancer SocietyUniversity of AlbertaChildren’s Hospital of Wisconsin Research InstituteC17 Children's Cancer and Blood DisordersUniversity of OttawaNational Childhood Cancer Foundation
Mots-clésMedicineBone mineralOsteoporosisMagnetic resonance imagingBone densityPopulationChildhood leukemiaInternal medicinePediatricsSurgeryLymphoblastic LeukemiaLeukemiaUrologyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Osteonecrosis (ON) is a serious complication of childhood acute lymphoblastic leukemia. We determined the prevalence of osteonecrotic lesions in our patient population by a one-time multisite magnetic resonance imaging (MRI) more than 1 year following leukemia therapy. MRI findings were evaluated in relationship to clinical factors (including longitudinal changes in bone mineral density [BMD]). Eighty-six children enrolled in the Steroid Associated Osteoporosis in the Pediatric Population (STOPP) study were evaluated for ON at 3.1 ± 1.3 years following therapy. Thirty children had a total of 150 confirmed ON lesions (35%). Lumbar spine (LS) BMD Z-scores (mean ± SD) were low at diagnosis and similar between patients with and without ON (-1.09 ± 1.53 versus -1.27 ± 1.25, p = 0.549). LS BMD Z-scores declined from baseline to 12 months in children with ON (-0.31 ± 1.02) but not in those without (0.13 ± 0.82, p = 0.035); the hip BMD Z-scores from baseline to 24 months declined in both groups, but to a greater extent in those with ON (-1.77 ± 1.22) compared to those without (-1.03 ± 1.07, p = 0.045). At the time of the MRI, mean total hip and total body (TB) BMD Z-scores were lower in children with ON (hip -0.98 ± 0.95 versus -0.28 ± 1.06, p = 0.010; TB -1.36 ± 1.10 versus -0.48 ± 1.50, p = 0.018). Pain occurred in 11/30 (37%) with ON versus 20/56 (36%) without, p = 0.841. In multivariable models, older age at diagnosis (odds ratio [OR] 1.57; 95% confidence interval [CI], 1.15-2.13; p = 0.004), and hip BMD Z-score at MRI (OR 2.23; 95% CI, 1.02-4.87; p = 0.046) were independently associated with ON. Overall, one-third of children demonstrated ON after leukemia therapy. Those with ON had greater reductions in spine and hip BMD Z-scores in the first 1 and 2 years of therapy, respectively. Older age and lower hip BMD Z-scores at MRI were significantly associated with prevalent, off-therapy ON. These data assist in identifying children at risk of ON. © 2023 The Authors. Journal of Bone and Mineral Research published by Wiley Periodicals LLC on behalf of American Society for Bone and Mineral Research (ASBMR).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,435

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,289 · 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'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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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