Cytarabine dose reduction in patients with low‐risk acute myeloid leukemia: A report from the Children's Oncology Group
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The optimal number of chemotherapy courses for low-risk (LR) pediatric acute myeloid leukemia (AML) is not known. OBJECTIVE: cytarabine) chemotherapy courses for LR-AML using data from Children's Oncology Group (COG) AAML0531 and AAML1031. METHODS: We compared relapse risk (RR), disease-free survival (DFS), and overall survival (OS), and the differential impact in LR subgroups for patients receiving four versus five chemotherapy courses. Cox (OS and DFS) and risk (RR) regressions were used to estimate hazard ratios (HR) to compare outcomes. RESULTS: A total of 923 LR-AML patients were included; 21% received five courses. Overall, LR-AML patients who received four courses had higher RR (40.9% vs. 31.4%; HR = 1.40, 95% confidence interval [CI]: 1.06-1.85), and worse DFS (56.0% vs. 67.0%; HR = 1.45, 95% CI: 1.10-1.91). There was a similar decrement in OS though it was not statistically significant (77.0% vs. 83.5%; HR = 1.45, 95% CI: 0.97-2.17). Stratified analyses revealed the detrimental effects of cytarabine dose de-escalation to be most pronounced in the LR-AML subgroup with uninformative cytogenetic/molecular features who were minimal residual disease (MRD) negative after the first induction course (EOI1). The absolute decrease in DFS with four courses for patients with favorable cytogenetic/molecular features and positive MRD was similar to that observed for patients with uninformative cytogenetic/molecular features and negative MRD at EOI1, though not statistically significant. CONCLUSIONS: Our results support de-escalation of cytarabine exposure through the elimination of a fifth chemotherapy course only for LR-AML patients who have both favorable cytogenetic/molecular features and negative MRD after the first induction cycle.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».