Beyond the Usual Suspects: RSV Infection in Patients With Hematological Malignancies Compared to Influenza and SARS‐COV‐2—A Report From the EPICOVIDEHA/EPIRESEHA Registry
Notice bibliographique
Résumé
hematological malignancy | neglected | opportunistic infection | real-world data | respiratory syncytial virusTo the Editor, Respiratory syncytial virus (RSV) is a major cause of acute respiratory infections and seasonal hospitalisations, particularly among immunocompromised adults [1].In patients with hematological malignancies, RSV can cause severe complications, including pneumonia, respiratory failure, and death, especially in those with lymphopenia, recent HSCT, or comorbidities [2].Although antivirals, monoclonal antibodies, and vaccines exist for other high-risk groups, their efficacy in this population remains uncertain [3].Screening and diagnostic protocols are inconsistent, treatments are often empiric, and hematological patients are largely excluded from clinical trials.Moreover, comparative data versus influenza and SARS-CoV-2 are limited, impeding the development of targeted, evidence-based prevention and management strategies for this vulnerable group [4].This study used the EPICOVIDEHA/EPIRESEHA registry [5] to describe RSV infection in adults with hematological malignancies Oliver A.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».