Impact of cytogenetics on outcome of matched unrelated donor hematopoietic stem cell transplantation for acute myeloid leukemia in first or second complete remission
Notice bibliographique
Résumé
We compared the treatment-related mortality, relapse rate, disease-free survival (DFS), and overall survival (OS) by cytogenetic risk group of 261 patients with acute myeloid leukemia in first complete remission (CR1) and 299 patients in CR2 in undergoing matched unrelated donor hematopoietic stem cell transplantation (HSCT). For patients in first CR, the DFS and OS at 5 years were similar for the favorable, intermediate, and unfavorable risk groups at 29% (95% confidence interval [CI], 8%-56%) and 30% (22%-38%); 27% (19%-39%) and 29% (8%-56%); and 30% (95% CI, 22%-38%) and 30% (95% CI, 20%-41%), respectively. For patients in second CR, the DFS and OS at 5 years were 42% (95% CI, 33%-52%) and 35% (95% CI, 28%-43%); 38% (95% CI, 23%-54%) and 45% (95% CI, 35%-55%); and 37% (95% CI, 30%-45%) and 36% (95% CI, 21%-53%), respectively. Cytogenetics had little influence on the overall outcome for patients in first CR. In second CR, outcome was modestly, but not significantly, better for patients with favorable cytogenetics. The graft-versus-leukemia effect appeared effective, even in patients with unfavorable cytogenetics. However, treatment-related mortality was high. Matched unrelated donor HSCT should be considered for all patients with unfavorable cytogenetics who lack a suitable HLA-matched sibling donor.
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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) | 0,001 | 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 ».