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Enregistrement W2589413304 · doi:10.1182/blood.v110.11.1674.1674

Risk of Acute Leukemia Post-Autologous Stem Cell Tranplant (ASCT) for Hodgkin’s Lymphoma (HL) Depends on Choice of Salvage Chemotherapy and Use of Radiation.

2007· article· en· W2589413304 sur OpenAlexaff
Neesha C. Dhani, Todd F. Roberts, Melania Pintilie, John Kuruvilla, Norman Franke, Tracy Nagy, Richard Tsang, Armand Keating, Michael Crump

Notice bibliographique

RevueBlood · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEtoposideSalvage therapyInternal medicineGemcitabineOncologyCytarabineChemotherapyMelphalanSurgeryChemotherapy regimenRegimen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Late treatment-related mortality (TRM) and second cancers (SC) have an important impact on the long-term outcome of patients (pts) with HL. The optimum salvage regimen (based on efficacy and acute and late toxicity) as part of second-line therapy with ASCT is not known. Pts undergoing ASCT are at high risk of both solid tumors and leukemia (Proc ASCO 2007 abstr #8016). We analyzed our single-institution data to determine the contribution of the components of salvage therapy to leukemia risk post-transplant. Methods: From Dec 1986 to Nov 2005, 321 pts with relapsed/refractory HL after doxorubicin-based primary chemotherapy (+ involved/extended field radiation [RT]: 46%) received salvage chemotherapy to best response, followed by etoposide 60 mg/kg day-4 and melphalan 160–180 mg/m2 [day-3] supported by autologous bone marrow (46%), mobilized PBSCs (49%) or both (5%) [day 0]. 27% received involved field RT post-ASCT. Risk of treatment failure and second cancers was estimated using competing risks methods. Leukemia risk with time was determined by cumulative incidence function. Results: Patient characteristics: male: 61%; median age 33 yrs (range16–67). No. of salvage regimens pre-ASCT: 1: 76%; 2: 19%; ≥3: 5%. Salvage chemotherapy: BCNU, etoposide, cytarabine, melphalan (miniBEAM, [MB]) 162 (50%); cisplatinum-based regimens (dexamethasone, cytarabine, cisplatin [DHAP] or gemcitabine, dexamethasone, cisplatin [GDP]) 128 (40%); other 10%. Disease status post-salvage chemotherapy: CR 28%, PR 66%. With a median follow-up of 4.7 yrs post-ASCT (range 1–17), estimates of OS, PFS and disease relapse are 53%, 53% and 46% at 5 years, and 39%, 51% and 48% at 10 yrs. The cumulative incidence of treatment-related death (from toxicity or SC) continues to increase from 9% (6–13) at 3 years to 15% (11–20) 10 yrs post-ASCT. The probability of SC is 5% (2.8–7.8) at 3 years and 12% (7.9–16.7) at 10 years (leukemia risk: 7%, solid tumour risk: 5%). There have been a total of 154 deaths, 104 from progressive HL alone and 37 from treatment-related events - 14 (9%) of these were from SC with no evidence of relapsed HL. There were an additional 11 deaths from a combination of causes (relapsed HL and other), 9 (6%) of these were related to SC. 30 SC were identified, 12 solid tumors and 18 AML/MDS. The risk of secondary acute leukemia differs according to salvage chemotherapy received - 0.9% (0.1–6.2) and 3.4% (0.7–15.1) at 3 and 10 yrs respectively in DHAP/GDP pts, compared to 4.6% (2.2–9.4) and 9.1% (5.4–15.3) in pts treated with MB [p=0.051]. Pts who received radiation (pre- or post-ASCT) have a leukemia risk of 4% (1.8–8) at 3yrs increasing to 8.5% (4.9–14.4) at 10yrs, while pts who never received radiation had a stable leukemia risk of 1.8% (0.3–12%) [p=0.19]. Conclusions: In this single institution experience with HL pts undergoing ASCT with a consistent salvage therapy strategy, long-term survivors have an on-going increasing risk of SC and leukemia which contributes to late mortality. Specific components of therapy appear to influence this risk. Our observation of an unexpected increased risk of AML in HL patients receiving miniBEAM salvage prior to transplant suggests that the contribution of other salvage regimens to late adverse effects warrants further investigation.

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)0,003
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 seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0030,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations1
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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