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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».