Outcome after intensive reinduction therapy and allogeneic stem cell transplant in paediatric relapsed acute myeloid leukaemia
Notice bibliographique
Résumé
Summary Given that 30–40% of children with acute myeloid leukaemia (AML) relapse after primary therapy it is important to define prognostic factors and identify optimal therapy. From 1993 to 2012, 543 children from the Nordic countries were treated according to two consecutive protocols: 208 children relapsed. The influence of disease characteristics, first line treatment, relapse therapy and duration of first remission on outcome was analysed. Second complete remission (CR2) was achieved in 146 (70%) patients. Estimated 5‐year overall survival (OS5y) was 39 ± 4% for the whole group and 43 ± 4% for the 190 patients given re‐induction therapy, of whom 76% received regimens that included fludarabine, cytarabine (FLA) ± anthracyclines, 18% received Nordic Society for Paediatric Haematology and Oncology (NOPHO) upfront blocks and 5% received other regimens. Late relapse ≥1 year from diagnosis, no allogeneic stem cell transplantation (SCT) in first remission and core binding factor AML were independent favourable prognostic factors for survival. For the 128 children (124 in CR2) that received SCT as consolidation therapy after relapse, OS5y was 61 ± 5%. Four of 19 children (21%) survived without receiving SCT as part of relapse therapy. Our data show that intensive re‐induction followed by SCT can give cure rates of 40% in children with relapsed AML.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».