Risk factors for post‐transplant lymphoproliferative disorder after Thymoglobulin‐conditioned hematopoietic cell transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Epstein-Barr virus (EBV)-induced post-transplant lymphoproliferative disorder (PTLD) occurs frequently when rabbit antithymocyte globulin (ATG) is used in hematopoietic cell transplant (HCT) conditioning. We retrospectively studied 554 patients undergoing ATG-conditioned myeloablative HCT. Strategies used to minimize mortality due to PTLD were either therapy of biopsy-diagnosed PTLD in the absence of EBV DNAemia monitoring (n = 266) or prompt therapy of presumed PTLD (based on clinical/radiologic signs and high EBV DNAemia, in the setting of weekly EBV DNAemia monitoring) (n = 199). Both strategies resulted in similar mortality due to PTLD (0.7% vs 1% at 2 years, P = .43) and similar overall survival (63% vs 67% at 2 years, P = .23) even though there was a trend toward higher PTLD incidence with the prompt therapy. Donor positive with recipient negative EBV (D+R-) serostatus was a risk factor for developing PTLD. Older patient age, HLA-mismatched donor, and graft-versus-host disease were not associated with increased risk of PTLD. In summary, in ATG-conditioned HCT, D+R- serostatus, but not older age, mismatched donor or GVHD is a risk factor for developing PTLD. EBV DNAemia monitoring may be a weak risk factor for developing/diagnosing PTLD; the monitoring coupled with prompt therapy does not improve survival.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».