Impact of comorbidities constituting the hematopoietic cell transplant (HCT)‐comorbidity index on the outcome of patients undergoing allogeneic HCT for acute myeloid leukemia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the prognostic impact of the individual component comorbidities of the hematopoietic cell transplant comorbidity index (HCT-CI) in patients with acute myeloid leukemia (AML) that underwent allogeneic hematopoietic cell transplant (HCT). METHOD: This single-center study retrospectively investigated the individual comorbidities of the HCT-CI on the outcome of 418 patients that underwent HCT for AML, in CR1 (n = 303, 72%) or CR2 (n = 115, 28%) at our center between 1999 and 2014. RESULTS: Median age at HCT was 50 years (range 18-71). Univariate analysis of the HCT-CI, grouped as score 0 (n = 109), 1-2 (n = 157) and ≥3 (n = 152), demonstrated significant influence on overall survival (OS) (P = .004) and non-relapse mortality (NRM) (P = .02). For individual comorbidities constituting the HCT-CI, variables with a P-value ≤ .2 on univariate analysis were included in the multivariable analysis. For OS, none of the comorbidities of the HCT-CI demonstrated independent prognostic relevance. However, for NRM, multivariable analysis demonstrated pretransplant diabetes (HR = 2.17, 95% CI = 1.31-3.60, P = .003) and cardiovascular comorbidity (HR = 1.78, 95% CI = 1.15-2.76, P = .01) to be independent predictors of NRM post-transplant. CONCLUSION: Among the comorbidities that compose the HCT-CI, diabetes and cardiovascular comorbidity independently predict NRM in patients undergoing allogeneic HCT for AML. This information should be taken into consideration regarding post-transplant monitoring and care.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».