MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3203453632 · doi:10.1016/j.jtct.2021.09.021

Risk Factors for the Incidence of and the Mortality due to Post-Transplant Lymphoproliferative Disorder after Hematopoietic Cell Transplantation

2021· article· en· W3203453632 sur OpenAlexafffund
Megan Kinzel, Michelle Dowhan, Amit Kalra, Tyler Williamson, Rosy Dabas, Kareem Jamani, Ahsan Chaudhry, Mona Shafey, Víctor H. Jiménez‐Zepeda, Peter Duggan, Andrew Daly, Poonam Dharmani‐Khan, Faisal Khan, Jan Storek

Notice bibliographique

RevueTransplantation and Cellular Therapy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral-associated cancers and disorders
Établissements canadiensCalgary Laboratory ServicesAlberta Health ServicesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesO'Brien Institute for Public Health, University of CalgaryAlberta Cancer Foundation
Mots-clésSerostatusMedicineIncidence (geometry)Internal medicineRisk factorGastroenterologyTransplantationPost-transplant lymphoproliferative disorderHematopoietic stem cell transplantationLymphoproliferative disordersCumulative incidenceImmunologyComplicationLymphomaViral loadVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Post-transplant lymphoproliferative disorder (PTLD) is a potentially serious complication that occurs following hematopoietic cell transplantation (HCT), in which B cells transformed by Epstein-Barr virus (EBV) proliferate uncontrollably. It is unknown whether risk factors for the incidence of PTLD are identical to those for mortality due to PTLD, a clinically more important outcome. We sought to determine the risk factors influencing the incidence of PTLD and those influencing mortality due to PTLD in a cohort of 1184 allogenic HCT recipients. All patients were predisposed to PTLD, because their graft-versus-host disease (GVHD) prophylaxis included antithymocyte globulin. The overall PTLD incidence was 9.0%, and mortality due to PTLD was 1.1%. In multivariate analysis, risk factors for PTLD incidence include donor+/recipient- (D+/R-) EBV serostatus (subhazard ratio [SHR], 3.3; P = .002), use of a donor other than an HLA-matched sibling donor (non-MSD) (SHR, 1.7; P = .029), receipt of total body irradiation (TBI; SHR, 3.3; P = .008), and the absence of GVHD (SHR, 3.3; P < .001). The sole risk factor for mortality due to PTLD among all patients was D+/R- serostatus (SHR, 5.8; P = .022). Risk factors for mortality due to PTLD among patients who developed PTLD were use of a bone marrow (BM) graft (compared with peripheral blood stem cells [PBSCs]; SHR, 22.8; P < .001) and extralymphatic involvement (SHR, 14.6; P < .001). Interestingly, whereas the absence of GVHD was a risk factor for PTLD incidence, there was a trend toward the presence of GVHD as a risk factor for PTLD mortality (SHR, 4.2; P = .093). Likewise, whereas use of a BM graft was a risk factor for PTLD mortality, there was a trend toward use of a PBSC graft as a risk factor for PTLD incidence (SHR, 0.44; P = .179). Some risk factors for the incidence of PTLD are identical to the risk factors for mortality due to PTLD (ie, D+/R- serostatus), whereas other risk factors are disparate. Specifically, TBI was identified as a risk factor for PTLD incidence but not for PTLD mortality; the absence of GVHD was a risk factor for PTLD incidence, whereas the presence of GVHD was possibly a risk factor for PTLD mortality; and receipt of a PBSC graft was possibly a risk factor for PTLD incidence, whereas receipt of a BM graft was a risk factor for PTLD mortality.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTransplantation and Cellular TherapyMême sujetViral-associated cancers and disordersTravaux en français237 207