Long-term hearing loss assessment and PEACH scores of children exposed to platinum chemotherapy
Notice bibliographique
Résumé
RésuméIntroduction: Les médicaments à base de platinum (cisplatine et carboplatine) utilisés en chimiothérapie provoquent une perte auditive permanente avec des taux d'incidence plus élevés dans les populations pédiatriques. Cette ototoxicité peut être immédiate et/ou progressive. À ce jour, il n'y a pas de traitements mis en œuvre pour éviter ce problème, ce qui réduit la qualité de vie chez les survivants du cancer.Objectifs: Déterminer le délai d’apperition de l'ototoxicité induite par du platinum et évaluer la capacité d'utiliser d’évaluation des performances sonores/Oral des enfants (PEACH) afin d'identifier ce type de perte auditive.Méthodes: Une cohorte de 98 enfants a été traitée avec cisplatine et/ou carboplatine du CHU Sainte-Justine et de l'Hôpital de Montréal pour enfants. L’audition a été évaluée à l'aide d'audiogrammes en utilisant les critères de l'ASHA et le système de classement Chang au temps suivants : pré-traitement, fin de traitement, premier suivi (3-9 mois), deuxième suivi de (de 15 à 24 mois), troisième suivi (24-60 mois), quatrième suivi (60-96 mois) et suivi final (96 mois ou plus) après une chimiothérapie à base de platine. Les parents de 56 enfants de cette cohorte ont complété le questionnaire PEACH avant ou après le traitement de platinum.Résultats: 58 % des enfants ont démontré une perte auditive après le traitement et dans 14 % de ces cas, la déficience auditive a progressé jusqu'à 2 ans après le traitement. Parmi les participants qui ont rempli les questionnaires PEACH, les individus avec une perte auditive ont montré des scores inférieurs et plus la perte auditive étais significative, plus la diminution du score de PEACH était importante. Conclusion: En raison de la nature progressive de la perte de l'audition, il est important pour les professionnels de la santé d’assurer un suivi des survivants du cancer pédiatrique, et pour identifier la présence de perte progressive de l'audition. L’utilisation du questionnaire de PEACH peut faciliter ce suivi.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».