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Enregistrement W2980207913 · doi:10.1182/blood.v110.11.3056.3056

Matching for 12 HLA Alleles Is Associated with a Significantly Superior Survival Due to a Lower Mortality in Recipients of Unrelated Donor Haematopoietic Cell Transplants for Early but Not Late Stage Leukaemia.

2007· article· en· W2980207913 sur OpenAlexaff
Bronwen E. Shaw, Neema P. Mayor, Alan Little, Nigel H. Russell, Antonio Pagliuca, Mark Ethell, Gareth J. Morgan, J. Alejandro Madrigal, Stephen G.E. Marsh

Notice bibliographique

RevueBlood · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHematopoietic Stem Cell Transplantation
Établissements canadiensInstitute of Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlleleLocus (genetics)Human leukocyte antigenTransplantationBiologyImmunologyGeneticsInternal medicineMedicineAntigenGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Recipient/donor HLA matching is an important determinant of outcome in transplantation using volunteer unrelated donor (VUD). The degree of matching remains controversial. Some data suggest that disease stage is an important factor to consider when assessing the need for a well-matched donor. We analysed the impact of matching for 12 HLA alleles at six loci (HLA-A, -B, -C, -DRB1, -DQB1, -DPB1) in a cohort of 458 patients receiving VUD transplants for leukaemia (142 CML, 170 AML, 146 ALL). Of the pairs, 84 were matched for 12/12 alleles, 250 and 124 were mismatched for one locus or more than one locus respectively (graft versus host vector). Most single locus mismatches were at DPB1 (218/250, 87%). In multiply mismatched pairs the loci were: DPB1 plus one other locus (81), 2 other loci excluding DPB1 (10) and more than 2 loci (33). Patients receiving 12/12 matched grafts had a significantly better survival than those who had mismatched grafts (7 years: 45% vs 30%, p=0.022) and those matched for 10/10 alleles (p=0.050). The outcome was not significantly different dependent on whether the mismatch was at single or multiple loci, nor whether the single mismatch was at DPB1 compared to any other HLA locus. Disease stage was a significant determinant of outcome, with patients transplanted in early stage disease (defined as CR1 or CP1, N=222) having a superior outcome to those with late stage disease (N=236) (7 year: 42% vs 28%; p=0.002) In patients with early stage disease, the survival was significantly better if 12/12 matched compared to the mismatched group (7 years: 62% vs 36%; p=0.005). Other factors associated with a significantly improved survival in this cohort were: patient age below the median (32 years), patient CMV seronegativity and CML (rather than acute leukaemia). In multivariate analysis, pairs matched for less than 12/12 HLA alleles (HR=1.8; CI 1.0–3.0; p=0.034) and acute leukaemia (HR=1.8; CI 1.2–2.6; p=0.003) had a significantly worse survival. The reason for the inferior outcome was a significantly worse transplant related mortality (TRM) in the mismatched pairs (p=0.006). This was 16%, 32% and 48% at 100 days, 1 and 7 years in the mismatched group, compared to 9%, 13% and 21% in the matched group. While the incidence of acute graft versus host disease (GvHD) overall was not increased in the mismatched group, the incidence of grade III/IV GvHD was higher (12/12 match = 0%, single locus mismatch = 2%, multiple loci=13%; p=0.002) and this was associated with a higher TRM (p=0.002). There was no significant impact of mismatching on chronic GvHD or disease relapse. Unlike these data, in the late disease stage cohort there was no effect of 12/12 matching status on survival (7 years: 25% vs 28%, NS) or TRM. However, there was an increase in GvHD in HLA mismatched pairs (acute, p=0.012; chronic, p=0.015) and the presence of cGvHD was protective against disease relapse (p=0.044). These data suggest that in patients transplanted at an early disease stage, matching for 12 HLA alleles is important to improve survival. In later stage disease the presence of an HLA mismatch may increase the incidence of GvHD and consequently of the graft versus leukaemia effect and hence be tolerated overall.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,246 · 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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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