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Enregistrement W2520600487 · doi:10.1371/journal.pone.0160310

Improvement of the Outcome of Relapsed or Refractory Acute Lymphoblastic Leukemia in Children Using a Risk-Based Treatment Strategy

2016· article· en· W2520600487 sur OpenAlexaff
Francesco Ceppi, Michel Duval, Jean‐Marie Leclerc, Caroline Laverdière, Yves‐Line Delva, Sonia Cellot, Pierre Teira, Henrique Bittencourt

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Lymphoblastic Leukemia research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRefractory (planetary science)Internal medicineHematopoietic stem cell transplantationChemotherapyInduction chemotherapyImmunophenotypingTransplantationOncologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Relapsed/refractory acute lymphoblastic leukemia (ALL) is a leading cause of death by cancer in children. Our institution has switched relapse treatment strategy to improve survival. We reviewed records of first relapse/refractory childhood ALL between 1996 and 2012. Based on length of first remission, relapse site and immunophenotype, patients were classified into two groups: standard-risk relapse (SRR) and high-risk relapse and refractory (HRRR). Before 2007, all patients were uniformly treated with the same induction as at presentation, followed by hematopoietic stem cell transplantation (HSCT). Since 2007, treatment was given according to risk of failure: SRR were mostly treated with chemotherapy; HRRR patients underwent HSCT after intensive chemotherapy, aiming reduction of pre-transplant disease burden. Sixty-four patients were included. Thirty (47%) were SRR and 34 (53%) HRRR, including 11 with refractory ALL. Five-years overall survival (OS) and event-free survival (EFS) were similar for SRR, but were significantly higher with new risk-based strategy for HRRR: 56% versus 17% (P = 0.03) for OS, and 56% vs 11% for EFS (P = 0.008), respectively. In multivariate analysis, treatment strategy was significantly associated with survival. In conclusion, change for a risk-based strategy in our institution increased survival of high-risk patients to levels similar of those of standard-risk patients.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations25
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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