Quantifying Benefit of Autologous Transplantation for Relapsed Follicular Lymphoma Patients via Instrumental Variable Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The role of autologous stem cell transplantation (ASCT) in patients with relapsed follicular lymphoma (FL) remains controversial because of a lack of proven overall survival (OS) benefit versus nontransplant strategies. We conducted a comparative effectiveness research study involving 3 tertiary Canadian cancer centers to determine whether the ASCT-based approach used at 1 center improved OS relative to non-ASCT approaches used at the other centers. Of 1082 consecutive patients aged 18 to 60 years and diagnosed with FL from 2001 to 2010, the study population included 355 patients who experienced relapse from chemotherapy (center A = 96, center B = 84, center C = 175). Data were analyzed according to the instrumental variable of treatment center to control for confounding factors. The frequency of using ASCT at first or second relapse was significantly different between the centers (A = 58%, B = 7%, C = 5%, P < .001). With a median follow-up of 69.1 months, the actuarial 5-year OS rates after first chemotherapy relapse were 89%, 60%, and 60% for centers A, B, and C respectively (log rank P < .0001). Based on instrumental variable analysis, the use of ASCT at relapse 1 or 2 significantly decreased the risk of death from first relapse (HR .127, P = .004) and from initial diagnosis (HR .116, P = .004). In conclusion, for FL patients who relapse after chemotherapy, these results strongly support more frequent use of ASCT at first or second relapse.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».