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Enregistrement W4385605972 · doi:10.1101/2023.07.31.23293444

Critical Illness Risk and Long-Term Outcomes Following Intensive Care in Pediatric Hematopoietic Cell Transplant Recipients

2023· preprint· en· W4385605972 sur OpenAlexaffabout
Matt S. Zinter, Ruta Brazauskas, Joelle Strom, Stella Chen, Stephanie Bo‐Subait, Akshay Sharma, Amer Beitinjaneh, Dimana Dimitrova, Greg Guilcher, Jaime M. Preussler, Kasiani C. Myers, Neel S. Bhatt, Olle Ringdén, Peiman Hematti, Robert J. Hayashi, Sagar S. Patel, Satiro De Oliveira, Seth J. Rotz, Sherif M. Badawy, Taiga Nishihori, David Buchbinder, Betty K. Hamilton, Bipin N. Savani, Hélène Schoemans, Mohamed L. Sorror, Lena E. Winestone, Christine Duncan, Rachel Phelan, Christopher C. Dvorak

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHematopoietic Stem Cell Transplantation
Établissements canadiensAlberta Children's Hospital
Organismes subventionnairesCancer MoonshotMoonshot Research and Development ProgramNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesBe The Match FoundationOffice of Naval ResearchHealth Resources and Services AdministrationAstellas PharmaActinium PharmaceuticalsNational Heart, Lung, and Blood InstituteAdaptive BiotechnologiesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthMedical College of WisconsinAmgen
Mots-clésMedicineIntensive careUmbilical cordHematopoietic cellHematopoietic stem cell transplantationPediatricsTransplantationCumulative incidenceIncidence (geometry)Intensive care medicineInternal medicineHaematopoiesisStem cellImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background Allogeneic hematopoietic cell transplantation (HCT) can be complicated by the development of organ toxicity and infection necessitating intensive care. Risk factors for intensive care admission are unclear due to heterogeneity across centers, and long-term outcome data after intensive care are sparse due to a historical paucity of survivors. Methods The Center for International Blood and Marrow Transplant Research (CIBMTR) was queried to identify patients age ≤21 years who underwent a 1 st allogeneic HCT between 2008-2014 in the United States or Canada. Records were cross-referenced with the Virtual Pediatric Systems pediatric ICU database to identify intensive care admissions. CIBMTR follow-up data were collected through the year 2020. Results We identified 6,995 pediatric HCT patients from 69 HCT centers, of whom 1,067 required post-HCT intensive care. The cumulative incidence of PICU admission was 8.3% at day +100, 12.8% at 1 year, and 15.3% at 5 years post HCT. PICU admission was linked to younger age, lower median zip code income, Black or multiracial background, pre-transplant organ toxicity, pre-transplant CMV seropositivity, use of umbilical cord blood and/or HLA-mismatched allografts, and the development of post-HCT graft-versus-host disease or malignancy relapse. Among PICU patients, survival to ICU discharge was 85.7% but more than half of ICU survivors were readmitted to a PICU during the study interval. Overall survival from the time of 1 st PICU admission was 52.5% at 1 year and 42.6% at 5 years. Long-term post-ICU survival was worse among patients with malignant disease (particularly if relapsed), as well as those with poor pre-transplant organ function and alloreactivity risk-factors. In a landmark analysis of all 1-year HCT survivors, those who required intensive care in the first year had 10% lower survival at 5 years (77.1% vs. 87.0%, p<0.001) and developed new dialysis-dependent renal failure at a greater rate (p<0.001). Conclusions Intensive care management is common in pediatric HCT patients. Survival to ICU discharge is high, but ongoing complications necessitate recurrent ICU admission and lead to a poor 1-year outcome in many patients. Together, these data suggest an ongoing burden of toxicity in pediatric HCT patients that continues to limit long-term survival.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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