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Enregistrement W3213936100 · doi:10.3389/fped.2021.777108

Minimal Residual Disease Prior to and After Haematopoietic Stem Cell Transplantation in Children and Adolescents With Acute Lymphoblastic Leukaemia: What Level of Negativity Is Relevant?

2021· review· en· W3213936100 sur OpenAlexaff
Pietro Merli, Marianne Ifversen, Tony H. Truong, Hanne Vibeke Marquart, Jochen Buechner, Matthias Wölfl, Peter Bader

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pediatrics · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Lymphoblastic Leukemia research
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTransplantationNegativity effectMinimal residual diseaseHaematopoiesisStem cellDiseaseHematopoietic stem cell transplantationLymphoblastic LeukemiaImmunologyOncologyPediatricsInternal medicineLeukemiaDevelopmental psychologyGeneticsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Minimal residual disease (MRD) assessment plays a central role in risk stratification and treatment guidance in paediatric patients with acute lymphoblastic leukaemia (ALL). As such, MRD prior to haematopoietic stem cell transplantation (HSCT) is a major factor that is independently correlated with outcome. High burden of MRD is negatively correlated with post-transplant survival, as both the risk of leukaemia recurrence and non-relapse mortality increase with greater levels of MRD. Despite growing evidence supporting these findings, controversies still exist. In particular, it is still not clear whether multiparameter flow cytometry and real-time quantitative polymerase chain reaction, which is used to recognise immunoglobulin and T-cell receptor gene rearrangements, can be employed interchangeably. Moreover, the higher sensitivity in MRD quantification offered by next-generation sequencing techniques may further refine the ability to stratify transplant-associated risks. While MRD quantification from bone marrow prior to HSCT remains the state of the art, heavily pre-treated patients may benefit from additional staging, such as using 18 F-fluorodeoxyglucose positron emission tomography/computed tomography to detect focal residues of disease. Additionally, the timing of MRD detection (i.e., immediately before administration of the conditioning regimen or weeks before) is a matter of debate. Pre-transplant MRD negativity has previously been associated with superior outcomes; however, in the recent For Omitting Radiation Under Majority age (FORUM) study, pre-HSCT MRD positivity was associated with neither relapse risk nor survival. In this review, we discuss the level of MRD that may require pre-transplant therapy intensification, risking time delay and complications (as well as losing the window for HSCT if disease progression occurs), as opposed to an adapted post-transplant strategy to achieve long-term remission. Indeed, MRD monitoring may be a valuable tool to guide individualised treatment decisions, including tapering of immunosuppression, cellular therapies (such as donor lymphocyte infusions) or additional immunotherapy (such as bispecific T-cell engagers or chimeric antigen receptor T-cell therapy).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations19
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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