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Enregistrement W1998294352 · doi:10.1182/blood-2006-06-032193

HLA mismatching within or outside of cross-reactive groups (CREGs) is associated with similar outcomes after unrelated hematopoietic stem cell transplantation

2007· article· en· W1998294352 sur OpenAlexaff
Judith A. Wade, Carolyn Katovich Hurley, Steven K. Takemoto, John S. Thompson, Stella M. Davies, Thomas Fuller, Glenn E. Rodey, Dennis L. Confer, Harriet Noreen, Michael Haagenson, Fangyu Kan, John P. Klein, Mary Eapen, Stephen R. Spellman, Craig Kollman

Notice bibliographique

RevueBlood · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHematopoietic Stem Cell Transplantation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHealth Resources and Services AdministrationOffice of Naval ResearchNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthU.S. NavyNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesU.S. Department of Defense
Mots-clésHuman leukocyte antigenHematopoietic stem cell transplantationTransplantationImmunologyStem cellInternal medicineUnivariate analysisMedicineAntigenMultivariate analysisOncologyBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The National Marrow Donor Program maintains a registry of volunteer donors for patients in need of a hematopoietic stem cell transplantation. Strategies for selecting a partially HLA-mismatched donor vary when a full match cannot be identified. Some transplantation centers limit the selection of mismatched donors to those sharing mismatched antigens within HLA-A and HLA-B cross-reactive groups (CREGs). To assess whether an HLA mismatch within a CREG group ("minor") may result in better outcome than a mismatch outside CREG groups ("major"), we analyzed validated outcomes data from 2709 bone marrow and peripheral blood stem cell transplantations. Three-hundred and ninety-six pairs (15%) were HLA-DRB1 allele matched but had an antigen-level mismatch at HLA-A or HLA-B. Univariate and multivariate analyses of engraftment, graft-versus-host disease, and survival showed that outcome is not significantly different between minor and major mismatches (P = .47, from the log-rank test for Kaplan-Meier survival). However, HLA-A, HLA-B, and HLA-DRB1 allele-matched cases had significantly better outcome than mismatched cases (P < .001). For patients without an HLA match, the selection of a CREG-compatible donor as tested does not improve outcome.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,573
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,256 · 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.

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

Citations49
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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