Overall survival in lower <scp>IPSS</scp> risk <scp>MDS</scp> by receipt of iron chelation therapy, adjusting for patient‐related factors and measuring from time of first red blood cell transfusion dependence: an <scp>MDS</scp>‐<scp>CAN</scp> analysis
Notice bibliographique
Résumé
Analyses suggest iron overload in red blood cell (RBC) transfusion-dependent (TD) patients with myleodysplastic syndrome (MDS) portends inferior overall survival (OS) that is attenuated by iron chelation therapy (ICT) but may be biassed by unbalanced patient-related factors. The Canadian MDS Registry prospectively measures frailty, comorbidity and disability. We analysed OS by receipt of ICT, adjusting for these patient-related factors. TD International Prognostic Scoring System (IPSS) low and intermediate-1 risk MDS, at RBC TD, were included. Predictive factors for OS were determined. A matched pair analysis considering age, revised IPSS, TD severity, time from MDS diagnosis to TD, and receipt of disease-modifying agents was conducted. Of 239 patients, 83 received ICT; frailty, comorbidity and disability did not differ from non-ICT patients. Median OS from TD was superior in ICT patients (5·2 vs. 2·1 years; P < 0·0001). By multivariate analysis, not receiving ICT independently predicted inferior OS, (hazard ratio for death 2·0, P = 0·03). In matched pair analysis, OS remained superior for ICT patients (P = 0·02). In this prospective, non-randomized analysis, receiving ICT was associated with superior OS in lower IPSS risk MDS, adjusting for age, frailty, comorbidity, disability, revised IPSS, TD severity, time to TD and receiving disease-modifying agents. This provides additional evidence that ICT may confer clinical benefit.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».