The Impact of Graft-versus-Host Disease on the Relapse Rate in Patients with Lymphoma Depends on the Histological Subtype and the Intensity of the Conditioning Regimen
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to analyze the impact of graft-versus-host disease (GVHD) on the relapse rate of different lymphoma subtypes after allogeneic hematopoietic cell transplantation (allo-HCT). Adult patients with a diagnosis of Hodgkin lymphoma, diffuse large B cell lymphoma, follicular lymphoma (FL), peripheral T cell lymphoma, or mantle cell lymphoma (MCL) undergoing HLA-identical sibling or unrelated donor hematopoietic cell transplantation between 1997 and 2009 were included. Two thousand six hundred eleven cases were included. A reduced-intensity conditioning (RIC) regimen was used in 62.8% of the transplantations. In a multivariate analysis of myeloablative cases (n = 970), neither acute (aGVHD) nor chronic GVHD (cGVHD) were significantly associated with a lower incidence of relapse/progression in any lymphoma subtype. In contrast, the analysis of RIC cases (n = 1641) showed that cGVHD was associated with a lower incidence of relapse/progression in FL (risk ratio [RR], .51; P = .049) and in MCL (RR, .41; P = .019). Patients with FL or MCL developing both aGVHD and cGVHD had the lowest risk of relapse (RR, .14; P = .007; and RR, .15; P = .0019, respectively). Of interest, the effect of GVHD on decreasing relapse was similar in patients with sensitive disease and chemoresistant disease. Unfortunately, both aGVHD and cGVHD had a deleterious effect on treatment-related mortality and overall survival (OS) in FL cases but did not affect treatment-related mortality, OS or PFS in MCL. This study reinforces the use of RIC allo-HCT as a platform for immunotherapy in FL and MCL patients.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».