Mapping the Grounds for Mortalities in Acute Myeloid Leukemia Through Registry Analyses: A Retrospective Cohort Study of Children, Adolescents, and Young Adults Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Our objective was to identify non-malignant factors that contribute to mortality in children, adolescents and young adults, aiming to improve patient follow-up and reduce mortality rates to achieve better survival outcomes. Methods: We analyzed 8,239 acute myeloid leukemia (AML) cases diagnosed between 2000 and 2019 in the USA. Using version 8.4.0.1 of the Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER)*Stat software, we calculated the standardized mortality ratios (SMRs) and 95% confidence intervals (CIs) for each cause of death. Results: Out of the 3,165 deaths observed in the study population, the majority (2,245;70.9%) were attributed to AML itself, followed by non-AML cancers (573; 18.1%) and non-cancerous causes (347; 10.9%). Conclusions: Patients with AML are at a higher risk of developing other types of cancer and granulocyte deficiencies, which increases the risk of death from non-cancerous causes such as infections. Moreover, treatment for AML carries the risk of cardiac problems. AML is commoner in males than females.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».