Impact of HLA‐Mismatch in Unrelated Donor Hematopoietic Stem Cell Transplantation: A Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The magnitude of risk associated with 9/10 mismatched unrelated donor (MMURD) hematopoietic stem cell transplantation and that of mismatches at the individual HLA loci remain unclear. We performed a meta-analysis to assess the difference in clinical outcomes between matched unrelated donor (MUD) and MMURD transplantation. A comprehensive search of Medline and Embase for manuscripts regarding transplantation outcomes in primarily adult patients with hematologic malignancies was performed. The pooled effect estimates were calculated using DerSimonian-Laird random effects models. A total of 13 studies were included, reporting on 13,446 transplants. 9/10 MMURD transplantation was associated with worse overall survival compared to 10/10 MUD transplantation (pooled HR: 1.27, 95% CI: 1.12-1.45; n = 7 studies). Mismatch at HLA-A, -B, or -C was associated with significantly worse overall survival compared to MUD transplantation, while there was no significant difference associated with -DQ or -DPB1 mismatch. Inferior survival associated with HLA-DRB1 mismatch could not be ruled out. Data on acute and chronic graft-versus-host disease were scarce but favored MUD transplantation. In summary, this meta-analysis of the available literature favored MUD over MMURD transplantation in hematologic malignancies and further quantifies the risks associated with specific HLA-allele mismatches. Am. J. Hematol. 91:551-555, 2016. © 2016 Wiley Periodicals, Inc.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».