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Enregistrement W2972329330 · doi:10.1016/j.bbmt.2019.09.007

Evaluation of the Impact of Autologous Hematopoietic Stem Cell Transplantation on the Quality of Life of Older Patients with Lymphoma

2019· article· en· W2972329330 sur OpenAlexafffund
Christopher Lemieux, Imran Ahmad, Nadia M. Bambace, Léa Bernard, Sandra Cohen, Jean‐Sébastien Delisle, Isabelle Fleury, Thomas Kiss, Luigina Mollica, Denis-Claude Roy, Guy Sauvageau, Jean Roy, Silvy Lachance

Notice bibliographique

RevueBiology of Blood and Marrow Transplantation · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversité de MontréalHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesUniversité de MontréalHoechst Marion Roussel
Mots-clésMedicineLymphomaHematopoietic stem cell transplantationStem cellTransplantationHaematopoiesisOncologyQuality of life (healthcare)Hematopoietic cellInternal medicineNursingGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-dose chemotherapy (HDT) followed by autologous hematopoietic stem cell transplantation (AHSCT) improves survival in patients with chemosensitive non-Hodgkin lymphoma (NHL). Determination of the Hematopoietic Cell Transplantation Comorbidity Index (HCT-CI) has contributed to improve patient selection while allowing for prediction of nonrelapse mortality. We previously demonstrated the efficacy and safety of AHSCT in a cohort of older patients with chemosensitive NHL. Quality of life following AHSCT still has not been widely evaluated. The goal of this study was to assess the long-term quality of life of elderly patients surviving AHSCT. This single-center, Research and Ethics Committee-approved study investigated QoL in survivors of AHSCT for the treatment of NHL in a cohort of older patients. Inclusion criteria were defined as patients age ≥60 years who underwent AHSCT for NHL between January 1, 2008, and January 1, 2015, at our center. Fifty-nine patients from the original cohort of 90 survived at a median of 50 months post-AHSCT. Forty-seven (79.7%) of those patients agreed to complete the QoL assessment questionnaires after the transplantation and are included in this report. All patients provided signed informed consent. We used the EQ-5D instrument to assess mobility, self-care, usual activities, pain/discomfort, and anxiety/depression and the Functional Assessment of Cancer Therapy-Bone Marrow Transplant (FACT-BMT) questionnaire to assess physical, social/family, emotional, and functional well-being and BMT-specific concerns. With both tools, a higher score indicates better QoL. Fifteen percent of patients were in relapse at the time of the QoL assessment. In the EQ-5D, few patients (9%) reported severe impairment, which requires significant negative effects in 4 or 5 domains. Lower Karnofsky Performance Status (KPS) score at the time of transplantation was negatively correlated with mobility (P= .001), self-care (P= .001), and usual activities (P= .007) dysfunction. Anxiety was significant for patients in relapsed after transplantation (P= .002). FACT-BMT questionnaire results demonstrated that physical, social, and emotional well-being were all well preserved after the transplantation, whereas functional well-being was more variable among patients. Relapse was associated with impaired functional well-being (P= .007) and lower total FACT-BMT score (P= .014). Other comparators, including the conditioning regimen, sex, age subgroups (<65 or ≥65 years), HCT-CI score, and disease status at transplantation, did not impact any of these outcomes. This study demonstrates that physical, social, and functional well-being are preserved in older patients following AHSCT. Low KPS score before AHSCT is a predictor of disability at distance from AHSCT. Relapse following AHSCT remains the most significant impediment to maintaining a good QoL. Innovative interventions to improve performance status before transplantation and measures to prevent relapse thereafter should be investigated to improve survival and QoL.

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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations20
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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