Impact du dépistage systématique et du traitement préemptif sur la réactivation du virus de l’hépatite B chez les patients débutant un traitement de chimiothérapie au centre hospitalier de l’université de Montréal
Bibliographic record
Abstract
La chimiotherapie peut induire une reactivation du virus de l’hepatite B (VHB) pour les patients avec une infection chronique ou resolue. La reactivation chez des patients traites par chimiotherapie peut avoir des consequences graves. De faibles taux de depistage du VHB ont ete observes, et les recommandations divergent quant a la pertinence d’un depistage universel du VHB pour tous ces patients. Au Centre Hospitalier de l’Universite de Montreal, des ordonnances pre-imprimees (OPI) de chimiotherapie comportant une demande de depistage systematique du VHB sont utilisees pour les patients d’onco-hematologie et ceux recevant une immunotherapie. Pour les autres protocoles, le depistage est a la discretion du medecin. Un algorithme clinique portant sur le depistage/traitement preemptif du VHB est a la disposition de tous les medecins et pharmaciens. Le but de notre etude retrospective est de determiner si le depistage systematique du VHB via l’utilisation d’OPI associe a l’utilisation d’un algorithme reduit l’incidence des reactivations chez les patients traites par chimiotherapie. Au total, 1374 patients ont ete inclus. Aucune reactivation n’a ete observee chez les patients pour qui une OPI a ete utilisee. Nous avons montre que l’utilisation des OPI ne garantit pas un suivi optimal des patients durant et apres la chimiotherapie. Neanmoins, les OPI sont une bonne methode pour instaurer le depistage universel dans un centre hospitalier, bien que perfectible.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".