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Enregistrement W2007928017 · doi:10.1182/blood-2012-02-409763

Reduced intensity conditioning is superior to nonmyeloablative conditioning for older chronic myelogenous leukemia patients undergoing hematopoietic cell transplant during the tyrosine kinase inhibitor era

2012· article· en· W2007928017 sur OpenAlexaff
Erica D. Warlick, Kwang Woo Ahn, Tanya L. Pedersen, Andrew Artz, M. Lima, Michael A. Pulsipher, Görgün Akpek, Mahmoud Aljurf, Jean‐Yves Cahn, Mitchell S. Cairo, Yi‐Bin Chen, Brenda Cooper, Abhinav Deol, Sergio Giralt, Vikas Gupta, H. Jean Khoury, Holbrook E. Kohrt, Hillard M. Lazarus, Ian A. Lewis, Richard F. Olsson, Joseph Pidala, Bipin N. Savani, Matthew D. Seftel, Gèrard Socié, Martin S. Tallman, Celaettin Ustun, Ravi Vij, Lars L. Vindeløv, Daniel J. Weisdorf

Notice bibliographique

RevueBlood · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Myeloid Leukemia Treatments
Établissements canadiensUniversity of ManitobaCancerCare Manitoba
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Blood FoundationGenentechAstellas PharmaOffice of Naval ResearchBe The Match FoundationEisaiCellGenixMedical College of WisconsinHistoGeneticsNational Heart, Lung, and Blood InstituteBlue Cross and Blue Shield AssociationNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesCelgeneBiogenHealth Resources and Services AdministrationAstellas Pharma USAmgenIC Design Education Center
Mots-clésMedicineInternal medicineChronic myelogenous leukemiaImatinibGastroenterologyGraft-versus-host diseaseLeukemiaCohortTyrosine-kinase inhibitorHematopoietic stem cell transplantationTransplantationSurgeryCancerMyeloid leukemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tyrosine kinase inhibitors (TKIs) and reduced intensity conditioning (RIC)/nonmyeloablative (NMA) conditioning hematopoietic cell transplants (HCTs) have changed the therapeutic strategy for chronic myelogenous leukemia (CML) patients. We analyzed post-HCT outcomes of 306 CML patients reported to the Center for International Blood and Marrow Transplant Research aged 40 years and older undergoing RIC/NMA HCT from 2001 to 2007: 117 (38%) aged 40 to 49 years, 119 (39%) 50 to 59 years, and 70 (23%) 60 years or older. The majority (74%) had treatment with imatinib before HCT. At HCT, most patients aged 40 to 49 years were in chronic phase (CP) 1 (74%), compared with 31% aged 60 years or older. Siblings were donors for 56% aged 40 to 49 years; older cohorts had more unrelated donors. The majority received peripheral blood grafts and RIC across all age groups. 3 year overall survival (54%, 52%, and 41%), day + 100 grade II-IV acute GVHD (26%, 32%, and 32%), chronic GVHD (58%, 51%, and 43%), and 1-year treatment-related mortality (18%, 20%, and 13%) were similar across ages. The 3-year relapse incidence (36%, 43%, and 66%) and disease-free survival (35%, 32%, and 16%) were inferior in the oldest cohort. Importantly, for CP1 patients, relapse and disease-free survival were similar across age cohorts. Allogeneic RIC HCT for older patients with CML can control relapse with acceptable toxicity and survival in TKI-exposed CML, especially if still in CP1.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations50
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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