Disease biology rather than age is the most important determinant of survival of patients ≥ 60 years with acute myeloid leukemia treated with uniform intensive therapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The objectives of the current study were to evaluate the outcome of patients > or = 60 years with acute myeloid leukemia (AML) treated uniformly with high-dose daunorubicin containing induction and modified high-dose cytosine arabinoside containing postremission therapy, and to identify factors predictive of complete disease remission (CR) and survival. METHODS: Between 1998 and 2002, the authors treated 117 newly diagnosed patients (acute promyelocytic leukemia excluded) with AML > or = 60 years (median, 67 years; range, 60-82 years). Karyotype (Medical Research Council classification) at diagnosis was categorized as good risk (n = 3), intermediate risk (n = 69), adverse risk (n = 26), and suboptimal/not done (n = 19). A normal karyotype was seen in 41 patients and 40 (34%) had secondary AML. RESULTS: The outcome of induction included the following: CR, 62 (53%); early death, 5 (4%); death during hypoplasia, 14 (12%); and resistant disease, 36 (31%). The 3-year event-free (EFS) and overall survival (OS) rates were 9% (95% confidence interval [95% CI], 3-16%) and 17% (95% CI, 9-29%), respectively. In a univariate analysis, cytogenetics, lactate dehydrogenase level, leukocyte count, and performance status were the significant factors for EFS and OS. Age was not a significant prognostic factor for either CR or survival. In a multivariate model, adverse-risk cytogenetics, previous history of myelodysplastic syndrome or antecedent hematologic disorder, and high leukocyte count (> 30 x 10(9)/L) were independent adverse prognostic factors for survival. The impact of adverse karyotype on EFS and OS was time dependent and was observed after 50 and 150 days, respectively. CONCLUSIONS: The authors concluded that candidacy for intensive therapy in older patients should be based on biologic features of disease and fitness, rather than on age.
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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 | 0,001 |
| 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 ».