Identification of the CD34 enumeration on the day before stem cell harvest that best predicts poor mobilization
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We questioned whether CD34 enumeration in peripheral blood on the day before planned collection would identify a patient population that could benefit from an augmented collection strategy during that mobilization attempt. STUDY DESIGN AND METHODS: A retrospective review of all adult patients who underwent a first mobilization attempt between January and December 2008 for autologous use was undertaken. Peripheral blood CD34 quantitation on the day before planned collection (Day -1) and day of planned collection (Day 0) was correlated with likelihood of a successful collection. RESULTS: Of 41 patients (15 with multiple myeloma, 20 with lymphoma, and six with other malignancies) who underwent mobilization 24 patients (58%) were harvested in 1 day (good mobilizers) with the remaining 17 patients (42%) either requiring more than 1 day to collect or were not collected (poor mobilizers [PMs]). A peripheral blood CD34+ count below 10 × 10(6) /L on Day -1 was optimal in identifying PMs (adjusted odds ratio of 7 [1.4-35]). Increasing the CD34 cutoff from 10 × 10(6) to 15 × 10(6) /L decreased the prediction of poor mobilization (positive likelihood ratio dropped from 3.3 to 2.2). CONCLUSION: Peripheral blood CD34 content of less than or equal to 10 × 10(6) CD34+ cells/L on the day before collection is predictive of poor mobilization whereas higher peripheral blood CD34 counts on Day -1 have a high likelihood of successful 1-day collection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».