Comparison of Twin and Autologous Transplants for Multiple Myeloma
Notice bibliographique
Résumé
Relapse is the overwhelming cause of treatment failure after autologous transplantation for multiple myeloma (MM). For patients with a syngeneic donor, twin transplants provide a healthy graft that is free of myeloma. The relative impact of the graft on posttransplant relapse can be estimated by comparing risk of relapse after hematopoietic cell transplantation from genetically identical twins versus autotransplants because confounding differences in minor or major histocompatibility antigens are absent in the syngeneic transplant setting. Outcomes of 43 subjects who received twin transplants for MM were compared to 170 matched autotransplant recipients reported to the Center for International Blood and Marrow Transplant Research (CIBMTR). Multivariate analysis was performed by fitting a Cox model stratified on matched pairs. The matched transplant patients studied were similar with respect to subject-, disease-, and transplant-related characteristics. Cumulative incidence of relapse/progression was significantly lower, and progression-free survival (PFS) was significantly higher following twin transplants. In multivariate analysis, the probability of relapse/progression was lower in twins (relative risk [RR] = 0.49, 95% confidence interval [CI] 0.28-0.86, P = .011). Twin transplants have a significantly lower relapse risk than autotransplants in MM, suggesting that graft composition may impact outcomes following high-dose chemotherapy.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».