Current Clinical Practice: Acute Myeloblastic Leukemia: Management with High-Dose Cytosine Arabinoside, Daunorubicin and Marrow Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Combination high-dose cytosine arabinoside (ARA-C) and daunorubicin (DNR) for primary remission induction of patients with acute myeloblastic leukemia (AML) was evaluated in a single institution study. Patients aged 55 or less with an HLA-sibling received an allogeneic bone marrow transplant (alloBMT) in first remission; other responders were offered autologous BMT (autoBMT). For remission induction 93 patients aged less than 60 received DNR 45 mg/m(2) BSA x 3 and ARA-C 2 gm/m(2) BSA every 12 hours for 12 doses; 53 aged 60 or older DNR 25 mg/m(2) daily x 3 and ARA-C 1.5-2.0 gm/m(2) BSA every 12 hours for 12 doses. Consolidation doses of DNR were the same but ARA-C 100 mg/m(2) BSA/day x 5 was given by continuous intravenous infusion. The complete remission rate for patients less than 60 years was 69.9% (95% CI: 59.5-79.0%) and 47.2% (95% CI: 33.3-61.4%) for the older patients. The median duration of first remission for the younger patients was 13.0 months and of overall survival 17.9 months; for patients over 60 years 5.6 and 10.0 months respectively. Disease-free survival and overall survival of the 19 patients receiving alloBMT and the 13 patients undergoing autoBMT aged less than 55 years and in first or second complete remission were significantly increased compared with 22 patients in remission but not having BMT (p < 0.001 and p < 0.013). The results support the effectiveness of high-dose ARA-C for remission induction, a need for intensive consolidation therapy and a role for BMT in the management of AML.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,017 |
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 ».