Significant Improvement in Survival After Allogeneic Hematopoietic Cell Transplantation During a Period of Significantly Increased Use, Older Recipient Age, and Use of Unrelated Donors
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Over the past four decades, allogeneic hematopoietic cell transplantation (alloHCT) has evolved as a curative modality for patients with hematologic diseases. This study describes changes in use, technique, and survival in a population-based cohort. PATIENTS AND METHODS: The study included 38,060 patients with hematologic malignancies or disorders who underwent first alloHCT in a US or Canadian center from 1994 to 2005 and were reported to the Center for International Blood and Marrow Transplant Research. RESULTS: AlloHCT as treatment for acute lymphoblastic (ALL) and myeloid leukemias (AML), myelodysplastic syndrome (MDS), and Hodgkin and non-Hodgkin lymphomas increased by 45%, from 2,520 to 3,668 patients annually. From 1994 to 2005, use of both peripheral (7% to 63%) [corrected] and cord blood increased (2% to 10%), whereas use of marrow decreased (90% to 27%). Despite a median age increase from 33 to 40 years and 165% [corrected] increase in unrelated donors for alloHCT, overall survival (OS) at day 100 significantly improved for patients with AML in first complete remission after myeloablative sibling alloHCT (85% to 94%; P < .001) and unrelated alloHCT (63% to 86%; P < .001); 1-year OS improved among those undergoing unrelated alloHCT (48% to 63%; P = .003) but not among those undergoing sibling alloHCT. Similar results were seen for ALL and MDS. Day-100 OS after cord blood alloHCT improved significantly from 60% to 78% (P < .001) for AML, ALL, MDS, and chronic myeloid leukemia. Use of reduced-intensity regimens increased, yielding OS rates similar to those of myeloablative regimens. CONCLUSION: Survival for those undergoing alloHCT has significantly improved over time. However, new approaches are needed to further improve 1-year OS.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».