IPSS Poor-Risk Karyotype as a Predictor of Outcome for Patients with Myelodysplastic Syndrome following Myeloablative Stem Cell Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
The optimal therapy for myelodysplastic syndrome (MDS) is allogeneic bone marrow (BM) or blood (BSC) stem cell transplantation (SCT), although outcomes are limited by nonrelapse mortality (NRM) and relapse. A retrospective review was performed of 156 patients who underwent SCT (114 BM, 42 BSC) for MDS or secondary acute myelogenous leukemia (sAML) at our institution. Fifty-five patients remain in continuous complete remission: 35 BM recipients and 20 BSC recipients (median follow-up 139 and 89 months, respectively). Estimated 7-year event-free survival (EFS), NRM, and risk of relapse (ROR) are 33% (95% confidence intervals [CI] 25%-43%), 42% (CI 33%-51%), and 25% (CI 17%-33%) for the BM cohort and 45% (CI 32%-64%, P= .07), 32% (CI 18%-47%, P= .15), and 23% (CI 11%-37%, P= .79) for the BSC cohort. Multivariate analysis showed IPSS poor-risk cytogenetics (P< .001), time from diagnosis to SCT (P< .001), FAB subgroup (P= .001), recipients not in complete remission (CR1) at SCT (P= .005), and the development of acute graft-versus-host disease (aGVHD) (P= .04) were all predictive of an inferior EFS. The FAB subgroup (P= .002), poor-risk karyotype (P= .004), and non-CR1 status also correlated with ROR in multivariate analysis. EFS for poor-risk karyotype patients was superior after receiving BSC compared to BM (39% versus 6%, P< .001). SCT outcomes in MDS/sAML are strongly associated with the IPSS cytogenetic risk group, although the use of BSC in poor-risk karyotype patients may lead to a more favorable long-term EFS.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».