The Effect of KIR Ligand Incompatibility on the Outcome of Unrelated Donor Transplantation: A Report from the Center for International Blood and Marrow Transplant Research, the European Blood and Marrow Transplant Registry, and the Dutch Registry
Notice bibliographique
Résumé
Matching for HLA class I alleles, including HLA-C, is an important criterion for outcome of unrelated donor transplantation. However, haplotype-mismatched transplantations for myeloid malignancies, mismatched for killer immunoglobulin-like receptor (KIR) ligands in the graft-versus-host (GVH) direction, is associated with lower rates of graft-versus-host disease (GVHD), relapse, and mortality. This study investigated the effect of KIR ligand mismatching on the outcome of unrelated donor transplantation. The outcomes after 1571 unrelated donor transplantations for myeloid malignancies where donor-recipient pairs were HLA-A, -B, -C, and -DRB1 matched (n = 1004), GVH KIR ligand-mismatched (n = 137), host-versus-graft (HVG) KIR ligand-mismatched (n = 170), and HLA-B and/or -C-mismatched but KIR ligand-matched (n = 260) were compared using Cox regression models. Treatment-related mortality (TRM), treatment failure, and overall mortality were lowest after matched transplantations. Patients who received grafts from donors mismatched at the KIR ligand in the GVH or HVG direction and mismatched at HLA-B and/or C but matched at the KIR ligand had similar rates of TRM, treatment failure, and overall mortality. There were no differences in leukemia recurrence between the 4 groups. These results do not support the choice of an unrelated donor on the basis of KIR ligand mismatch determined from HLA typing.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».