236 Optimizing Haploidentical Donor Selection for Pediatric Hematopoietic Cell Transplant
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES/GOALS: Patients who require a hematopoietic cell transplant (HCT) and dont have an HLA-matched related or unrelated donor may rely on a haploidentical donor. The optimal haploidentical donor and guidance for selection is limited. We aim to determine how donor characteristics affect outcomes following haploidentical-HCT for pediatric patients. METHODS/STUDY POPULATION: This is a retrospective cohort study evaluating the effect of donor age and relationship on post-HCT outcomes in children (0-18y) from 2008-2018. Multivariable logistic regression analysis will identify if donor age or donor relationship affect the development of graft-versus-host-disease (GVHD), while adjusting for other patient, donor, and transplant related variables. Two-year overall survival & event-free survival will be determined using Kaplan-Meier curves, stratified by donor age group and donor relationship, and compared by log-rank testing. Sub-analyses will be performed for myeloablative transplants and reduced intensity conditioning, as well as for malignant and non-malignant diseases. RESULTS/ANTICIPATED RESULTS: Our primary aim to is determine the effect of donor age and the effect of donor relationship to patient on the development of GVHD. We hypothesize that utilization of a younger donor will decrease the incidence of GVHD. Further, we hypothesize that utilizing a sibling haploidentical donor will result in less GVHD than a parental donor. Secondary aims include evaluating the effect of donor age and donor relationship on overall survival, event-free survival, non-relapse mortality, relapse, graft failure and time to engraftment. The results of this study will help us to develop criteria for optimal haploidentical donor selection. If donor selection is optimized, this could result in improved outcomes following haploidentical transplants. DISCUSSION/SIGNIFICANCE: Haploidentical donors are increasingly used as many patients, especially ethnic minorities, do not have an HLA-matched donor. This will be the largest study of haploidentical HCT in children. The data gathered will allow us to identify important donor characteristics to help guide physician decision-making when choosing a haploidentical donor.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».