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Enregistrement W2465028866 · doi:10.1111/ijlh.12535

The significance of peripheral blood minimal residual disease to predict early disease response in patients with B‐cell acute lymphoblastic leukemia

2016· article· en· W2465028866 sur OpenAlexaff
Audi Setiadi, Daniel R Owen, Angela Tsang, Ruth Milner, Suzanne Vercauteren

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Laboratory Hematology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Lymphoblastic Leukemia research
Établissements canadiensChild and Family Research InstituteBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMinimal residual diseaseMedicineInternal medicineBone marrowGastroenterologyFlow cytometryLeukemiaImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Minimal residual disease (MRD) assessment in the bone marrow (BM) postinduction therapy is now standard of care in patients with B-cell acute lymphoblastic leukemia (B-ALL). We examined the use of peripheral blood as a less invasive means of MRD assessment at days 8 and 15 of induction therapy and established the cutoff level that would allow the most accurate prediction of BM MRD postinduction therapy. METHODS: MRD analysis was performed using 5-color flow cytometry on BM and PB samples from 77 B-ALL patients. BM MRD at diagnosis and day 29 of induction therapy was analyzed using the following antibody combinations: CD45-PC5/CD19-PC7/CD20-PE/CD10-ECD/CD38-FITC/CD13 + CD33-PE/CD10-ECD/CD34-FITC. PB MRD at days 8 and 15 was determined using CD45-PC5/CD19-PC7/CD20-ECD/CD10-PE/CD34-FITC. RESULTS: Day 8 and day 15 PB MRD levels were significantly higher in patients who had persistent BM MRD at day 29. PB MRD <0.01% at day 8 and/or day 15 predicted negative day 29 BM MRD status with 100% sensitivity but poor specificity. ROC curve analysis showed that day 15 PB MRD level of 0.1% yielded the highest sensitivity (78%) and specificity (82%). CONCLUSIONS: PB MRD cutoff level of 0.1% at day 15 has the best predictive value in determining positive day 29 BM MRD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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