Establishing an autologous versus allogeneic hematopoietic cell transplant program in nations with emerging economies
Notice bibliographique
Résumé
More than 70,000 hematopoietic cell transplants are currently performed each year, and these continue to increase every year. However, there is a significant variation in the number of absolute transplants and transplant rates between centers, countries, and global regions. The prospect for emerging countries to develop a hematopoietic cell transplantation (HCT) program, as well as to decide on whether autologous HCT (auto-HCT) or allogeneic HCT (allo-HCT) should be established to start with, relies heavily on factors that can explain differences between these two procedures. Major factors that will influence a decision about establishing the type of HCT program are macroeconomic factors such as organization of the healthcare network, available resources and infrastructure. Prevalence of specific diseases in the region as well genetic background of donors and recipients will also influence the mandate or priority of the HCT in the national healthcare plan to explain some of the country-specific differences. Furthermore, microeconomic factors play a role, such as center-specific experience in treating various disorders requiring hematopoietic stem cell transplantation, along with accreditation status and patient volume. The objective of the transplant procedure was to improve the survival and quality of life of patients. The regional difference that one notices in emerging countries about the higher number of allo-HCT compared with auto-HCT procedures performed is primarily based on suboptimal healthcare network in treating various malignant disorders that are the primary indication for auto-stem cell transplantation. In this context, nonmalignant disorders such as bone marrow failure syndromes, inherited genetic disorders and hemoglobinopathies have become the major indication for stem cell transplantation. Better understanding of these factors will assist in establishing new transplant centers in the emerging countries to achieve their specific objectives and positive outcome.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».