Very severe hypertriglyceridemia complicating pediatric acute lymphoblastic leukemia treatment: a call for management guidelines
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Severe and very severe hypertriglyceridemia although rare within the pediatric population occur more often among oncology patients, secondary to chemotherapeutic agents. Currently there exists minimal literature to guide management of severe hypertriglyceridemia among pediatric patients. Very-low-fat dietary restriction should be considered over nil per os (NPO) for initial management of severe hypertriglyceridemia in stable pediatric patients. Pediatricians caring for oncology patients must consider chylomicronemia as a potential etiology for presenting symptoms. Pediatric severe hypertriglyceridemia management guidelines are needed as pediatricians must currently rely on anecdotal experiences for management decisions. CASE PRESENTATION: Three children receiving treatment for acute lymphoblastic leukemia required hospitalization for very severe hypertriglyceridemia. Management varied among the cases but included: NPO or very-low-fat diet, insulin, intravenous fluids, fibrates, and omega-3 fatty acids. CONCLUSIONS: These cases suggest that pediatric severe hypertriglyceridemia management, in the absence of pancreatitis should allow a very-low-fat diet initially rather than NPO followed by pharmacologic therapies.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».