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Enregistrement W2582847085 · doi:10.1182/blood.v108.11.4449.4449

Percent of Peripheral Blood Leukemic Blasts (PPBLB) at Diagnosis as a Predictor of Short- and Long-Term Survival in Acute Myeloid Leukemia (AML).

2006· article· en· W2582847085 sur OpenAlexaffabout
Eden Story, Marc Prud’homme-Foster, Mitchell Sabloff

Notice bibliographique

RevueBlood · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineUnivariate analysisAcute promyelocytic leukemiaInternal medicineMyeloid leukemiaLeukemiaBone marrowSurgeryPopulationMultivariate analysisGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: The diagnosis of AML and the determination of remission status depend on the percent of leukemic blasts in the bone marrow. The PPBLB is not routinely used in the diagnosis or prognosis of AML. Recently, in an analysis of patients with AML with a greater PPBLB compared to bone marrow (1/4 of the patients with AML that were studied), it was noted that a high PPBLB had a negative influence on overall survival (OS) in a univariate analysis (Amin HM. Leukemia 2005 19:1567), but this did not carry through in the multivariate analysis. We sought to examine the clinical impact of an elevated PPBLB on outcome, either early or late, in our local population of patients with AML. Methods: All patients, previously untreated with a new diagnosis of AML admitted to the Ottawa Hospital between 2000 and 2004 were examined in this study. Patients were excluded if they had a bone marrow transplant, acute promyelocytic leukemia or secondary AML. Results: 70 patients with a median age of 67.8 years were reviewed. After removing all the excluded patients only 33 received treatment (13 received 1–2 cycles of induction alone and 20 received consolidation). The median age at diagnosis was 62 years. Complete remission (CR) was achieved in 22/33 (67%) of the patients. 2 of these patients did not proceed to consolidation. The median follow-up from diagnosis in those who achieved a CR was 635 days. 6 patients died from treatment-related complications, all during induction. Upon examining OS based on the PPBLB at diagnosis it appeared that the largest differences were achieved at a cut-off of 10% PPBLB. Therefore, this cut-off was used to define high (>10%) vs. low PPBLB (<10%). Amongst the 33 patients who received treatment, 26 patients had a high PBBLB and 7 had a low PPBLB. The OS based on the PPBLB is shown in Figure 1. A trend was noted towards a lower OS with high PPBLB (p=0.1). In patients who achieved a CR (n = 22/33), 17 had a high PPBLB and 5 had a low PPBLB at diagnosis. The PPBLB was not found to be statistically significant with respect to achieving CR or early mortality but the trend favoring a low PPBLB in OS was preserved in patients who had achieved a CR (p=0.08). The PPBLB was not found to be associated with functional abnormalities of the bone marrow as determined by a lack of association with neutropenia and anemia, nor was it correlated with cytogenetics. Conclusion: PPBLB may be predictive of long-term OS. Early mortality or the ability to achieve CR did not seem to be influenced by the PPBLB. Therefore, a high PPBLB may reflect a surrogate marker of an aggressive phenotype. This might also further support the idea that the process by which these leukemic blasts exit the bone marrow is not random or due to a “pushing” phenomenon, but rather managed by the presence or lack of adhesion molecules, coordinating this movement. Therefore, the PPBLB may be useful alone or as part of a predictive model of long-term OS of AML at diagnosis. We hope to confirm these findings in a larger patient population, exploring the impact of PPBLB on clinical outcomes. Figure 1. OS of ALL Treated Patients Figure 1. OS of ALL Treated 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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations0
Publié2006
Routes d'admission2
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