A validated pediatric disease risk index for allogeneic hematopoietic cell transplantation
Notice bibliographique
Résumé
A disease risk index (DRI) that was developed for adults with hematologic malignancy who were undergoing hematopoietic cell transplantation is also being used to stratify children and adolescents by disease risk. Therefore, to develop and validate a DRI that can be used to stratify those with AML and ALL by their disease risk, we analyzed 2569 patients aged <18 years with acute myeloid (AML; n = 1224) or lymphoblastic (ALL; n = 1345) leukemia who underwent hematopoietic cell transplantation. Training and validation subsets for each disease were generated randomly with 1:1 assignment to the subsets, and separate prognostic models were derived for each disease. For AML, 4 risk groups were identified based on age, cytogenetic risk, and disease status, including minimal residual disease status at transplantation. The 5-year leukemia-free survival for low (0 points), intermediate (2, 3, 5), high (7, 8), and very high (>8) risk groups was 78%, 53%, 40%, and 25%, respectively (P < .0001). For ALL, 3 risk groups were identified based on age and disease status, including minimal residual disease status at transplantation. The 5-year leukemia-free survival for low (0 points), intermediate (2-4), and high (≥5) risk groups was 68%, 51%, and 33%, respectively (P < .0001). We confirmed that the risk groups could be applied to overall survival, with 5-year survival ranging from 80% to 33% and 73% to 42% for AML and ALL, respectively (P < .0001). This validated pediatric DRI, which includes age and residual disease status, can be used to facilitate prognostication and stratification of children with AML and ALL for allogeneic transplantation.
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 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) | 0,000 | 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)
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 ».