Personalized Prognostic Risk Score for Long-Term Survival for Children with Acute Leukemia after Allogeneic Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
We studied leukemia-free (LFS) and overall survival (OS) in children with acute myeloid (AML, n = 790) and acute lymphoblastic leukemia (ALL, n = 1096) who underwent transplantation between 2000 and 2010 and who survived for at least 1 year in remission after related or unrelated donor transplantation. Analysis of patient-, disease-, and transplantation characteristics and acute and chronic graft-versus-host disease (GVHD) was performed to identify factors with adverse effects on LFS and OS. These data were used to develop risk scores for survival. We did not identify any prognostic factors beyond 4 years after transplantation for AML and beyond 3 years for ALL. Risk score for survival for AML includes age, disease status at transplantation, cytogenetic risk group, and chronic GVHD. For ALL, the risk score includes age at transplantation and chronic GVHD. The 10-year probabilities of OS for AML with good (score 0, 1, or 2), intermediate (score 3), and poor risk (score 4, 5, 6, or 7) were 94%, 87%, and 68%, respectively. The 10-year probabilities of OS for ALL were 89% and 80% for good (score 0 or 1) and poor risk (score 2), respectively. Identifying children at risk for late mortality with early intervention may mitigate some excess late mortality.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».