Improved access to better <scp>HLA</scp>‐matched hematopoietic cells for allogeneic transplant: analysis of donors and cord blood units selected for Canadian patients in 2018
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients undergoing hematopoietic cell transplantation (HCT) often require use of an unrelated donor or cord blood unit (CBU). An understanding of evolving practices in graft selection is needed for optimization of donor recruitment and cord blood collection. STUDY DESIGN AND METHODS: Each donor workup (WU) requested in 2018 involving a Canadian (CDN) patient and unique donor product or CBU was reviewed (n = 598). Degree of HLA match; product origin (domestic or international [INT]); and non-HLA factors including donor age, sex, cytomegalovirus (CMV), and ABO compatibility were analyzed for WUs that proceeded to transplant (n = 414). We also analyzed changes compared to a similar analysis performed in 2013. RESULTS: The majority of transplants used matched unrelated donors (MUDs; n = 323; 78%) and were most often young (≤35 years), male, INT donors (n = 136). The proportion of transplants involving MUDs, as opposed to mismatched unrelated donors or CBUs, increased by 12.4% compared with 2013. When young, male, CDN MUDs were identified in patient search reports but not selected, CMV mismatching and ABO incompatibility were most likely to have influenced the decision to use an INT MUD. Consistent with global trends, CBU transplants decreased compared to 2013; however, the degree of HLA matching improved significantly, and 27% of transplanted CBUs were procured from the Canadian Blood Services Cord Blood Bank. CONCLUSIONS: Access to MUDs and better HLA-matched CBUs by CDN patients has increased since 2013. Ongoing recruitment of young registrants and cord blood donors with diverse HLA haplotypes will support selection of donors with optimal non-HLA characteristics.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».