Patient age and donor <scp>HLA</scp> matching can stratify allogeneic hematopoietic cell transplantation patients into prognostic groups
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mixed results surround the accuracy of commonly used prognostic risk scores to predict overall survival (OS) and non-relapse mortality (NRM) in allogeneic hematopoietic stem cell transplant (allo-HCT) recipients. We hypothesize that a simple prognostic score performs better than conventional scoring systems. PATIENTS AND METHODS: OS risk factors, HCT-CI, age-HCT-CI, and augmented-HCT-CI were studied in 299 patients who underwent allo-HCT for myeloid and lymphoid malignancies. A scoring system was developed based on results and validated in a different cohort of 455 patients. RESULTS: Two-year OS was 51% (95% confidence interval (CI) 0.45-0.56); 2-year NRM was 34% (95% CI 0.29-0.39). HCT-CI and associated scores were grouped into 0-2 and ≥3. Age and HLA mismatch status were the only risk factors to affect OS in multivariate analysis (p = 0.02 and 0.05, respectively). HCT-CI and associated scores were not informative for OS prediction. The weighted scoring system assigned 0 to 2 points for age < 50, 50-64, or ≥65, respectively, and 0-1 points for no HLA mismatch versus any mismatch (except HLA-DQ). Distinct 2-year OS (62%, 53%, and 38% [p = <0.001]) and NRM (24%, 34%, and 43% [p = 0.02]) groups were characterized. The scoring system was validated in a second independent cohort with similar results on OS and NRM (p < 0.001). CONCLUSIONS: A simple scoring system based on recipient's age and mismatch status accurately predict OS and NRM in two distinct cohorts of allo-HCT patients. Its simplicity makes it a helpful tool to aid clinicians and patients in clinical decision-making.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».