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Enregistrement W2594215124 · doi:10.1182/blood.v120.21.3143.3143

Global Trends in Hematopoietic Cell Transplantation.

2012· article· en· W2594215124 sur OpenAlexaff
Helen Baldomero, Mahmoud Aljurf, Luís Fernando Bouzas, Aloïs Gratwohl, Yoshihisa Kodera, Jeff H. Lipton, J. Alejandro Madrigal, Lida Minako, Nicolás Novitzky, Marcelo C. Pasquini, Jakob Passweg, Adriana Seber, Jeff Szer, Dietger Niederwieser

Notice bibliographique

RevueBlood · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHematopoietic Stem Cell Transplantation
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransplantationHematopoietic cellMedicineBone transplantationHematopoietic stem cell transplantationDemographyInternal medicineHaematopoiesisStem cellSurgeryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Abstract 3143 Hematopoietic cell transplantation (HCT) is the treatment of choice for many patients with malignant and non-malignant disorders. Transplant practices have evolved allowing patients previously not otherwise candidates to receive this procedure. Activity surveys and registries play an essential role in the success of HCT, by tracking activities, identifying areas of need and through clinical research to continue improving patient outcome. Because of the need of matched donors, ethnic characteristics and legal requirements HCT has acquired a global dimension. In the current analysis the Worldwide Blood and Marrow Transplantation network (WBMT) reports the global activities, indications and trends for the years 2006 to 2008. The survey consisted of activities reported to the WBMT from international societies members (EBMT, CIBMTR, APBMT, EMBMT, ABMTRR), national registries (SBTMO) and also directly from transplant centers in regions were no societies are established. Annual transplant center specific activities were from 1327 transplant centers in 71 countries in 2006. The number of participating centers increased to 1382 and 1407 in 2007 and 2008, respectively. Annual number of transplants steadily increased from 46,563 in 2006 to 48,709 and 51,536 in 2007 and 2008. When analyzing the median number of transplants/year performed at each center the corresponding annual activity was 38 (range 3–180), 46 (3–421) and 48 (1–389), suggesting that the increment in transplant activity is not only related to higher number of reporting centers. The highest increase in total HCT over two years was observed in the Asia Pacific region (38.6%) followed by the East Mediterranean region (19.4%), Europe (5.6%) and the U.S. (4.5%). An absolute increase of autologous and allogeneic was observed over the three year period with more autologous (55%) than allogeneic (45%) HCT reported, however the increase was less in autologous (+5.0%) when compared to allogeneic (+17.9%). Among indications for allogeneic HCT, acute leukemias (AML +23%; ALL +27%), myelodysplasia (MDS +26%), chronic lymphocytic leukemia (CLL +24.6%) nonmalignant diseases (NMD +23.6%) and bone marrow failure disorders (BMF +21.2%) significantly increased during the study period. Slower increase was reported for lymphoproliferative disorders (LPD +6%) and a clear decrease for chronic myelogenous leukemia (CML -17%) and solid tumors (−13.3%). Among autologous HCT indications autoimmune diseases (+24.5%), PCD (+9.8%) and LPD (+7.5%) increased during the period. A negative trend was seen in autologous HCT for solid tumors (−2.4%), ALL (−22.0%), AML (−9.0%), CLL (−52.0%) and CML (−57.1%). These data show the trend and activity for autologous and allogeneic HSCT worldwide. There is a clear increase in activity especially in acute and chronic (except CML) leukemias for allogeneic HST and for autoimmune diseases, LPD and PCD in autologous HCT. Monitoring global transplant practices is an important activity for WBMT in order for capacity planning of HCT donor pool worldwide and to promote the field by expanding access to transplantation at regions in need. Disclosures: No relevant conflicts of interest to declare.

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)0,001
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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,253 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2012
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Résumé présentoui

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