MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2573622497 · doi:10.1002/cncr.30546

Impact of pre‐transplant depression on outcomes of allogeneic and autologous hematopoietic stem cell transplantation

2017· article· en· W2573622497 sur OpenAlexaff
Areej El‐Jawahri, Yi‐Bin Chen, Ruta Brazauskas, Naya He, Stephanie J. Lee, Jennifer M. Knight, Navneet S. Majhail, David Buchbinder, Raquel M. Schears, Baldeep Wirk, William A. Wood, Ibrahim Ahmed, Mahmoud Aljurf, Jeff Szer, Sara Beattie, Minoo Battiwalla, Christopher E. Dandoy, Miguel Ángel Díaz, Anita D’Souza, César O. Freytes, James Gajewski, Usama Gergis, Shahrukh K. Hashmi, Ann A. Jakubowski, Rammurti T. Kamble, Tamila L. Kindwall‐Keller, Hilard M. Lazarus, Adriana K. Malone, David I. Marks, Kenneth R. Meehan, Bipin N. Savani, Richard F. Olsson, David A. Rizzieri, Amir Steinberg, Dawn Speckhart, David Szwajcer, Hélène Schoemans, Sachiko Seo, Celalettin Üstün, Yoshiko Atsuta, Jignesh Dalal, Carmem Sales‐Bonfim, Nandita Khera, Theresa Hahn, Wael Saber

Notice bibliographique

RevueCancer · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesOffice of Naval ResearchGenentechHealth Resources and Services AdministrationOnyx PharmaceuticalsUniversity of MinnesotaMedical College of WisconsinTherakosNational Heart, Lung, and Blood InstituteNovartis Pharmaceuticals CorporationSt. Baldrick's FoundationOtsuka America PharmaceuticalFred Hutchinson Cancer Research CenterAlexion PharmaceuticalsNational Cancer InstituteGenzymeSeattle GeneticsU.S. Department of Defense
Mots-clésMedicineDepression (economics)Hazard ratioTransplantationInternal medicineIncidence (geometry)Hematopoietic stem cell transplantationProportional hazards modelConfidence intervalSurgeryOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: To evaluate the impact of depression before autologous and allogeneic hematopoietic cell transplantation (HCT) on clinical outcomes post-transplantation. METHODS: We analyzed data from the Center for International Blood and Marrow Transplant Research to compare outcomes after autologous (n = 3786) or allogeneic (n = 7433) HCT for adult patients with hematologic malignancies with an existing diagnosis of pre-HCT depression requiring treatment versus those without pre-HCT depression. Using Cox regression models, we compared overall survival (OS) between patients with or without depression. We compared the number of days alive and out of the hospital in the first 100 days post-HCT using Poisson models. We also compared the incidence of grade 2-4 acute and chronic graft-versus-host disease (GVHD) in allogeneic HCT. RESULTS: The study included 1116 (15%) patients with pre-transplant depression and 6317 (85%) without depression who underwent allogeneic HCT between 2008 and 2012. Pre-transplant depression was associated with lower OS (hazard ratio [HR], 1.13; 95% confidence interval [CI], 1.04-1.23; P = 0.004) and a higher incidence of grade 2-4 acute GVHD (HR, 1.25; 95% CI, 1.14-1.37; P < 0.0001), but similar incidence of chronic GVHD. Pre-transplant depression was associated with fewer days-alive-and-out-of-the hospital (means ratio [MR] = 0.97; 95% CI, 0.95-0.99; P = 0.004). There were 512 (13.5%) patients with Pre-transplant depression and 3274 (86.5%) without depression who underwent autologous HCT. Pre-transplant depression in autologous HCT was not associated with OS (HR, 1.15; 95% CI, 0.98-1.34; P = 0.096) but was associated with fewer days alive and out of the hospital (MR, 0.98; 95% CI, 0.97-0.99; P = 0.002). CONCLUSION: Pre-transplant depression was associated with lower OS and higher risk of acute GVHD among allogeneic HCT recipients and fewer days alive and out of the hospital during the first 100 days after autologous and allogeneic HCT. Patients with pre-transplant depression represent a population that is at risk for post-transplant complications. Cancer 2017;123:1828-1838. © 2017 American Cancer Society.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,302 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations100
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancerMême sujetCancer survivorship and careTravaux en français237 207