Improved survival in red blood cell transfusion dependent patients with primary myelofibrosis (PMF) receiving iron chelation therapy
Notice bibliographique
Résumé
Many patients with primary myelofibrosis (PMF) become red blood cell (RBC) transfusion dependent (TD), risking iron overload (IOL). Iron chelation therapy (ICT) may decrease the risk of haemosiderosis associated organ dysfunction, though its benefit in PMF is undefined. To assess the effect of TD and ICT on survival in PMF, we retrospectively reviewed 41 patients. Clinical data were collected from the database and by chart review. The median age at PMF diagnosis was 64 (range 43-86) years. Median white blood cell (WBC) count at diagnosis was 7.6 (range 1.2-70.9) x 10(9)/L; haemoglobin 104 (62-145) G/L; platelets 300 (38-2088) x 10(9)/L. Lille, Strasser, Mayo and International Prognostic System (IPS) scores were: low risk, n = 15, 8, 11, 3; intermediate, n = 15, 19, 9, 16; high, n = 5, 11, 5, 7; respectively. Primary PMF treatment was: supportive care, n = 23; hydroxyurea, n = 10; immunomodulatory, n = 4; splenectomy, n = 2. Sixteen patients were RBC transfusion independent (TI) and 25 TD; of these 10 received ICT for a median of 18.3 (0.1-117) months. Pre-ICT ferritin levels were a median of 2318 (range 263-8400) and at follow up 1571 (1005-3211 microg/L (p = 0.01). In an analysis of TD patients, factors significant for overall survival (OS) were: WBC count at diagnosis (p = 0.002); monocyte count (p = 0.0001); Mayo score (p = 0.05); IPS (p = 0.02); number of RBC units (NRBCU) transfused (p = 0.02) and ICT (p = 0.003). In a multivariate analysis, significant factors were: NRBCU (p = 0.001) and ICT (p = 0.0001). Five year OS for TI, TD-ICT and TD-NO ICT were: 100, 89 and 34%, respectively (p = 0.003). The hazard ratio (HR) for receiving >20 RBCU was 7.6 (95% Confidence Intervals [CI] 1.2-49.3) and for ICT was 0.15 (0.03-0.77). In conclusion, 61% of PMF patients developed RBC-TD which portended inferior OS; however patients receiving ICT had comparatively improved OS, suggesting a clinical benefit. Prospective studies of IOL and the impact of ICT in PMF are warranted.
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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».