Effect of different conditioning regimens on survival and engraftment for children with hemophagocytic lymphohistiocytosis undergoing allogeneic hematopoeitic stem cell transplantation: A single institution experience
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hemophagocytic lymphohistiocytosis (HLH), a rare hyperinflammatory immuneregulatory disorder, is a challenge in hematopoietic stem cell transplantation (HSCT) because of the high rate of mixed chimerism, relapse, and graft failure (GF) unless intensive myeloablative regimens are used. However, historically conventional myeloablative regimens (conv MA) are associated with high toxicity and mortality. PROCEDURE: We retrospectively compared transplant outcomes between three preparative regimens of varying intensities: Conv MA (n = 15), reduced-intensity conditioning (RIC, n = 12), and a treosulfan-based reduced-toxicity conditioning (RTC, n = 9). RESULTS: Patients in the RIC cohort had a higher incidence of mixed donor chimerism and five patients (42%) developed secondary GF (P = .002) compared to the other two regimens. There was a higher incidence of veno-occlusive disease and intensive care unit (ICU) admissions in the Conv MA cohort. With the RTC regimen, there was a similar 2-year overall survival (89, 73, and 83%; P = .87), but improved compound EFS (lack of relapse, GF, second transplant or additional donor cell infusions, or death; 89, 73, and 42%, P = .041) in RTC, Conv MA, and RIC regimen, respectively. CONCLUSIONS: The intensity of the preparative regimen has a significant impact on outcome of HSCT for HLH. The newly described treosulfan-based RTC provides for a stable graft with a reasonable toxicity profile.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».