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Enregistrement W1259513005 · doi:10.1016/j.bbmt.2015.08.024

Hematopoietic Cell Transplantation Outcomes in Monosomal Karyotype Myeloid Malignancies

2015· article· en· W1259513005 sur OpenAlexaff
Marcelo C. Pasquini, Mei-Jie Zhang, Bruno C. Medeiros, Philippe Armand, Zhen‐Huan Hu, Taiga Nishihori, Mahmoud Aljurf, Görgün Akpek, Jean‐Yves Cahn, Mitchell S. Cairo, Jan Černý, Edward A. Copelan, Abhinav Deol, César O. Freytes, Robert Peter Gale, Siddhartha Ganguly, Biju George, Vikas Gupta, Gregory A. Hale, Rammurti T. Kamble, Thomas R. Klumpp, Hillard M. Lazarus, Selina M. Luger, Jane L. Liesveld, Mark R. Litzow, David I. Marks, Rodrigo Martino, Maxim Norkin, Richard F. Olsson, Betül Oran, Attaphol Pawarode, Michael A. Pulsipher, Muthalagu Ramanathan, Ran Reshef, Ayman Saad, Wael Saber, Bipin N. Savani, Harry C. Schouten, Olle Ringdén, Martin S. Tallman, Geoffrey L. Uy, William A. Wood, Baldeep Wirk, Waleska S. Pérez, Minoo Batiwalla, Daniel J. Weisdorf

Notice bibliographique

RevueBiology of Blood and Marrow Transplantation · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteOffice of Naval ResearchNational Heart, Lung, and Blood InstituteOnyx PharmaceuticalsHealth Resources and Services AdministrationMedacSwedish Orphan BiovitrumMiltenyi BiotecIncyteGenentechSeattle GeneticsChimerixMedical College of WisconsinUniversity of UtahBlue Cross and Blue Shield AssociationTakeda OncologyUniversity of MinnesotaKiadis PharmaSigma-Tau PharmaceuticalsTherakosMillimanNational Marrow Donor ProgramSt. Baldrick's FoundationNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesRoswell Park Cancer InstituteFred Hutchinson Cancer Research CenterHealth ResearchCelgeneOsiris TherapeuticsMerckGlaxoSmithKlineStemCyteTarix PharmaceuticalsGenzymeLeukemia and Lymphoma SocietyBe The Match FoundationAllos TherapeuticsActinium PharmaceuticalsAriad PharmaceuticalsOtsuka America PharmaceuticalAmgenNational Center for Advancing Translational SciencesHistoGeneticsWellPointSanofi
Mots-clésHazard ratioMedicineInternal medicineTransplantationMyeloid leukemiaOncologyHematopoietic stem cell transplantationPopulationMyelodysplastic syndromesMyeloidGastroenterologyBone marrowConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The presence of monosomal karyotype (MK+) in acute myeloid leukemia (AML) is associated with dismal outcomes. We evaluated the impact of MK+ in AML (MK+AML, n = 240) and in myelodysplastic syndrome (MDS) (MK+MDS, n = 221) on hematopoietic cell transplantation outcomes compared with other cytogenetically defined groups (AML, n = 3360; MDS, n = 1373) as reported to the Center for International Blood and Marrow Transplant Research from 1998 to 2011. MK+ AML was associated with higher disease relapse (hazard ratio, 1.98; P < .01), similar transplantation-related mortality (TRM) (hazard ratio, 1.01; P = .90), and worse survival (hazard ratio, 1.67; P < .01) compared with those outcomes for other cytogenetically defined AML. Among patients with MDS, MK+ MDS was associated with higher disease relapse (hazard ratio, 2.39; P < .01), higher TRM (hazard ratio, 1.80; P < .01), and worse survival (HR, 2.02; P < .01). Subset analyses comparing chromosome 7 abnormalities (del7/7q) with or without MK+ demonstrated higher mortality for MK+ disease in for both AML (hazard ratio, 1.72; P < .01) and MDS (hazard ratio, 1.79; P < .01). The strong negative impact of MK+ in myeloid malignancies was observed in all age groups and using either myeloablative or reduced-intensity conditioning regimens. Alternative approaches to mitigate disease relapse in this population are needed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,503

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,252 · 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 tête enseignante, 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

Citations36
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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