Subsequent neoplasms and late mortality in children undergoing allogeneic transplantation for nonmalignant diseases
Notice bibliographique
Résumé
We examined the risk of subsequent neoplasms (SNs) and late mortality in children and adolescents undergoing allogeneic hematopoietic cell transplantation (HCT) for nonmalignant diseases (NMDs). We included 6028 patients (median age, 6 years; interquartile range, 1-11; range, <1 to 20) from the Center for International Blood and Marrow Transplant Research (1995-2012) registry. Standardized mortality ratios (SMRs) in 2-year survivors and standardized incidence ratios (SIRs) were calculated to compare mortality and SN rates with expected rates in the general population. Median follow-up of survivors was 7.8 years. Diagnoses included severe aplastic anemia (SAA; 24%), Fanconi anemia (FA; 10%), other marrow failure (6%), hemoglobinopathy (15%), immunodeficiency (23%), and metabolic/leukodystrophy syndrome (22%). Ten-year survival was 93% (95% confidence interval [95% CI], 92% to 94%; SMR, 4.2; 95% CI, 3.7-4.8). Seventy-one patients developed SNs (1.2%). Incidence was highest in FA (5.5%), SAA (1.1%), and other marrow failure syndromes (1.7%); for other NMDs, incidence was <1%. Hematologic (27%), oropharyngeal (25%), and skin cancers (13%) were most common. Leukemia risk was highest in the first 5 years posttransplantation; oropharyngeal, skin, liver, and thyroid tumors primarily occurred after 5 years. Despite a low number of SNs, patients had an 11-fold increased SN risk (SIR, 11; 95% CI, 8.9-13.9) compared with the general population. We report excellent long-term survival and low SN incidence in an international cohort of children undergoing HCT for NMDs. The risk of SN development was highest in patients with FA and marrow failure syndromes, highlighting the need for long-term posttransplantation surveillance in this population.
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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 |
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| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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)
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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 ».