Effect of Donor Age and Donor Relatedness on Time to Allogeneic Hematopoietic Cell Transplantation in Acute Leukemia
Notice bibliographique
Résumé
Relapse after allogeneic hematopoietic cell transplantation (HCT) for acute leukemia can be reduced when pursued early after first complete remission. The impact of donor age and donor relatedness on the time from diagnosis to transplant in patients with acute leukemia was examined to clarify the design of future prospective studies that can address optimal donor choice. Files of 100 consecutive patients undergoing transplantation for leukemia were reviewed. Recipients of related donors (RDs) and unrelated donors (UDs) were not significantly different in terms of recipient gender, age, underlying diagnosis, disease risk index, graft source, or donor HLA match. UDs were significantly younger than RDs (median age, 29 versus 51, P < .001). Multivariate linear regression revealed that when controlling for age of donor and recipient, the time from diagnosis to transplant was 35% longer with UDs compared with RDs (P = .018). No significant correlation was observed between donor and recipient age on length of time to transplant (P = .134 and P = .850, respectively), when controlling for other variables. The steps in UD procurement that contribute most to the longer time to transplant relate to activating the donor workup and scheduling the donor workup before cell collection. Understanding sources of delay in the transplant process will help transplant centers and UD registries reduce the time to transplant for patients with acute leukemia and will provide necessary insight for the design of prospective controlled studies that can address optimal donor choice.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».