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Enregistrement W2913610446 · doi:10.1016/j.bbmt.2018.12.277

Availability of Multiple HLA-Matched Unrelated Donors for Allogeneic HCT Recipients

2019· article· en· W2913610446 sur OpenAlexaff
Faisal Khan, Valerie S. Greco-Stewart, Yiming Guo, David Allan, Jan Storek

Notice bibliographique

RevueBiology of Blood and Marrow Transplantation · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHematopoietic Stem Cell Transplantation
Établissements canadiensFoothills Medical CentreUniversity of OttawaCanadian Blood ServicesStem Cell NetworkUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHuman leukocyte antigenImmunologyOncologyAntigen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Success of allogeneic hematopoietic cell transplantation (HCT) is marred by adverse outcomes that include relapse of underlying malignancy, graft versus host disease (GVHD), and post-transplant viral infections. An ideal approach to minimize these adverse outcomes is to select an immunogentically ideal donor for each HCT recipient that not only has minimum allogeneic disparity with the recipient but also possesses an immunogenetic predisposition for strong anti-leukemic and anti-viral immune responses. In addition to human leukocyte antigen (HLA) compatibility, several other immunogenetic systems like killer Immunoglobulin-like receptors (KIRs) and variants in cytokine genes have shown promise in reducing HCT adverse outcomes. Their clinical utility in improving donor selection can only be assessed if for every patient there are more than one HLA matched donors available. Objectives In this study, a retrospective analysis of World Marrow Donor Association (WMDA) Search & Match Service search reports were performed for potential HCT recipients from a single center to assess how many allele level HLA matched donors were available for each recipient. Methods A retrospective, manual review of WMDA (formerly Bone Marrow Donors Worldwide) search reports for recipients seeking unrelated allogeneic HCT at Alberta Blood and Marrow Transplant Program in 2017 was performed (n=110). Patients were predominantly Caucasians. Allele-level match at HLA-A, HLA-B, HLA-C, and HLA-DRB1 was considered in determination of match level (n/8). The number of potential 8/8 and 7/8 matched unrelated donors were recorded. Donor prospects were categorized as ‘potential donor': total number of donors presented in WMDA search report; ‘high-probability donors': subset of donors known or highly-favored to match the patient; and ‘optimal donors': subset of high probability donors who were male and age ≤ 35. Results When 8/8 HLA matching was considered, more than one ‘potential', ‘high-probability' and ‘optimal' unrelated donors were available for 93%, 67% and 57% recipients respectively. When 7/8 HLA matching was considered, more than one ‘potential', ‘high-probability' and ‘optimal' unrelated donors were available for 100%, 98% and 94% recipients respectively. Conclusions Multiple HLA-matched unrelated donors are available for majority of HCT recipient of Caucasian ethnicity in BMDW search. These findings provide an ideal platform for prospective studies/clinical trials on unrelated HLA-matched HCTs to assess other non-HLA immunogenetic systems for finding an immunogenetically ideal donor (e.g., HLA matched and possessing favorable KIR or cytokine variants) for every HCT recipient.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,002

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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