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Enregistrement W2589020689 · doi:10.1182/blood.v110.11.2468.2468

Coalescence of the German-Austrian and IMRAW Cytogenetic MDS Databases: Modification of Patient Risk Groups.

2007· article· en· W2589020689 sur OpenAlexaff
Christian Steidl, Julie Schanz, Michelle M. Le Beau, John M. Bennett, Ulrich Germing, Peter L. Greenberg, Detlef Haase

Notice bibliographique

RevueBlood · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternational Prognostic Scoring SystemInternal medicineCohortMyelodysplastic syndromesKaryotypeOncologyMedicineBone marrowPediatricsBiologyChromosomeGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction The International Prognostic Scoring System (IPSS) for evaluating prognosis in myelodysplastic syndromes (MDS) has been the standard for risk assessment in this disease for the past ten years. Based on a patient cohort comprising 816 primary MDS patients from the IMRAW, a refined bone marrow cytogenetic classification system was introduced. Recently, the GACMSG published cytogenetic data including 1155 primary MDS patients treated with supportive care only. Coalescence of these two large databases offered the opportunity to analyze the cytogenetic data jointly and to propose a modified cytogenetic risk stratification system. Patients and Methods 1971 patients with karyotype and survival data originating from the IMRAW and the GACMSG cohorts were included in this study. The collectives comprised patients with primary MDS treated with supportive care, only allowing short courses of low dose oral chemotherapy or hemopoietic growth factors. By reviewing the ISCN karyotypes, the patients were grouped into cytogenetic categories defined by median survival (MS) (Haase et al, Blood in press). The categories comprised karyotypes with the respective abnormality alone or in combination with one additional anomaly. Karyotypes with 3, or more than 3 abnormalities were considered separate categories. Results We found 15 cytogenetic categories each comprising 10 or more patients. These categories could be combined into 4 prognostic groups according to the MS: Group 1 (MS>3 years): normal karyotype, del(5q), del(12p), del(20q), +21, −Y, −X; Group 2 (1.5–3 years): +1/+1q/t(1q), add(3q)/inv(3q)/del(3q)/t(3q), +8, del(11q); Group 3 (1–1.5 years): 3 anomalies, −7, del(7q); Group 4 (MS<1 year): >3 anomalies. Further stratification of these categories led to a system with 4 distinct risk strata (number of patients): good (1374), int-1 (160), int-2 (99), and poor (166). Only 172 patients (9% of all patients) could not be classified according to this system. Survival analysis of these 4 groups showed distinct MS (Log-rank test: p<0.0001): good, 50 months; int-1, 24 months; int-2, 15 months; poor, 6 months. When combining the non-classified patients into one group MS was 31 months. When comparing this new classification system with the original system defined by the IPSS, 66 formerly intermediate risk patients shifted into the good risk group and 114 poor risk patients into the intermediate risk group. Discussion Combined examination of the two databases introduces 7 new cytogenetic categories with distinct survival times as compared to the IPSS; Group 1: del(12p), +21, −X; Group 2: +1/+1q/t(1q), add(3q)/inv(3q)/del(3q)/t(3q), del(11q); Group 3: 3 anomalies. Based on previously published data, the proposed system combines non-complex karyotypes in one category and distinguishes karyotypes with 3 or more than 3 abnormalities. With respect to future refined integrative scoring in MDS we present an approach that distinguishes groups of intermediate risk and a heterogeneous group of as yet unclassified rare cases harboring uncertain prognoses. In the latter cases, risk assessment should be based on other prognostic parameters rather than assigning an intermediate risk to this group. This new cytogenetic risk stratification system needs to be validated and tested using multivariate approaches.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0120,014
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations5
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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