One and a half million hematopoietic stem cell transplants: continuous and differential improvement in worldwide access with the use of non-identical family donors
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Worldwide Network of Blood and Marrow Transplantation (WBMT) pursues the mission of promoting hematopoietic cell transplantation (HCT) for instance by evaluating activities through member societies, national registries and individual centers. In 2016, 82,718 first HCT were reported by 1,662 HCT teams in 86 of the 195 World Health Organization member states representing a global increase of 6.2% in autologous HCT and 7.0% in allogeneic HCT and bringing the total to 1,298,897 procedures. Assuming a frequency of 84,000/year, 1.5 million HCT were performed by 2019 since 1957. Slightly more autologous (53.5%) than allogeneic and more related (53.6%) than unrelated HCT were reported. A remarkable increase was noted in haploidentical related HCT for leukemias and lymphoproliferative diseases, but even more in non-malignant diseases. Transplant rates (TR; HCT/10 million population) varied according to region reaching 560.8 in North America, 438.5 in Europe, 76.7 in Latin America, 53.6 in South East Asia/Western Pacific (SEA/WPR) and 27.8 in African/East Mediterranean (AFR/EMR). Interestingly, haploidentical TR amounted to 32% in SEA/WPR and 26% in Latin America, but only 14% in Europe and EMR and 4.9% in North America of all allogeneic HCT. HCT team density (teams/10 million population) was highest in Europe (7.7) followed by North America (6.0), SEA/WPR (1.9), Latin America (1.6) and AFR/EMR (0.4). HCT are increasing steadily worldwide with narrowing gaps between regions and greater increase in allogeneic compared to autologous activity. While related HCT is rising, largely due to increase in haploidentical HCT, unrelated HCT is plateauing and cord blood HCT is in decline.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle