Predictors of Outcomes of Therapy-Related Acute Myeloid Leukemia After Allogeneic Hematopoietic Stem Cell Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVE: Existing literature on allogeneic hematopoietic stem cell transplantation (allo-HSCT) in therapy-related acute myeloid leukemia (t-AML) is confounded by the inclusion of patients with secondary AML and t-MDS. We aim to report our 20-year experience of HSCT in t-AML. METHODS: We retrospectively reviewed patients with t-AML who underwent HSCT. Patients were analyzed for prior malignancy, therapy, time to diagnosis of t-AML, transplant details, relapse-free survival (RFS), overall survival (OS), and predictors of outcomes. RESULTS: In total, 68 patients (59.9% female; median age, 56.5 years) underwent HSCT. Acute and chronic graft-versus-host disease (GVHD) occurred in 39 (57.4%) and 23 (33.8%) patients, respectively. Cumulative incidence of relapse, nonrelapse mortality, RFS, and OS at 2 years were 17.9%, 34.5%, 47.6%, and 49.3%, respectively. Significant predictors of reduced OS were presence of 11q23 rearrangement (hazard ratio [HR], 3.24), using induction regimens other than FLAGI-da or 7 + 3 (HR, 3.65), haploidentical donors (HR, 3.48), Eastern Cooperative Oncology Group performance status 2 or higher (HR, 5.83), and using cyclosporine A-methotrexate as GVHD prophylaxis (HR, 2.41). A significant decrement in survival was seen with an increasing number of any of these prognostic factors. CONCLUSION: Outcomes of t-AML are satisfactory after allo-HSCT. Patients with t-AML with good-risk karyotypes, good performance status, having HLA-matched donors, and receiving intensive induction regimens have better outcomes after HSCT.
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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 | 0,003 |
| 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 ».