HLA mismatching within or outside of cross-reactive groups (CREGs) is associated with similar outcomes after unrelated hematopoietic stem cell transplantation
Notice bibliographique
Résumé
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 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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».