Race and Ethnicity Influences Collection of Granulocyte Colony–Stimulating Factor–Mobilized Peripheral Blood Progenitor Cells from Unrelated Donors, a Center for International Blood and Marrow Transplant Research Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Little information exists on the effect of race and ethnicity on collection of peripheral blood stem cells (PBSC) for allogeneic transplantation. We studied 10,776 donors from the National Marrow Donor Program who underwent PBSC collection from 2006 to 2012. Self-reported donor race/ethnic information included Caucasian, Hispanic, Black/African American (AA), Asian/Pacific Islander (API), and Native American (NA). All donors were mobilized with subcutaneous filgrastim at an approximate dose of 10 μg/kg/day for 5 days. Overall, AA donors had the highest median yields of mononuclear cells per liter and CD34(+) cells per liter of blood processed (3.1 × 10(9) and 44 × 10(6), respectively), whereas Caucasians had the lowest median yields at 2.8 × 10(9) and 33.7 × 10(6), respectively. Multivariate analysis of CD34(+) per liter mobilization yields using Caucasians as the comparator and controlling for age, gender, body mass index, and year of apheresis revealed increased yields in overweight and obese AA and API donors. In Hispanic donors, only male obese donors had higher CD34(+) per liter mobilization yields compared with Caucasian donors. No differences in CD34(+) per liter yields were seen between Caucasian and NA donors. Characterization of these differences may allow optimization of mobilization regimens to allow enhancement of mobilization yields without compromising donor safety.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».