Conditioning regimens for allotransplants for diffuse large B-cell lymphoma: myeloablative or reduced intensity?
Notice bibliographique
Résumé
The best conditioning regimen before allogeneic transplantation for high-risk diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) remains to be clarified. We analyzed data from 396 recipients of allotransplants for DLBCL receiving myeloablative (MAC; n = 165), reduced intensity (RIC; n = 143), or nonmyeloablative conditioning (NMAC; n = 88) regimens. Acute and chronic GVHD rates were similar across the groups. Five-year nonrelapse mortality (NRM) was higher in MAC than RIC and NMAC (56% vs 47% vs 36%; P = .007). Five-year relapse/progression was lower in MAC than in RIC/NMAC (26% vs 38% vs 40%; P = .031). Five-year progression-free survival (15%-25%) and overall survival (18%-26%) did not differ significantly between the cohorts. In multivariate analysis, NMAC and more recent transplant year were associated with lower NRM, whereas a lower Karnofsky performance score (< 90), prior relapse resistant to therapy, and use of unrelated donors were associated with higher NRM. NMAC transplants, no prior use of rituximab, and prior relapse resistant to therapy were associated with a greater risk of relapse/progression. In conclusion, allotransplantation with RIC or NMAC induces long-term progression-free survival in selected DLBCL patients with a lower risk of NRM but with higher risk of lymphoma progression or relapse.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».