A systematic review comparing allogeneic hematopoietic stem cell transplant to gene therapy in sickle cell disease
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Allogeneic hematopoietic stem cell transplant (HSCT) and gene therapy (GT) are two potentially curative approaches for sickle cell disease (SCD), but they have never been compared in clinical trials. OBJECTIVE: To compare the safety and efficacy of HSCT and GT to assist clinicians and patients in making informed treatment decisions. METHODS: Phase I-III clinical trials and case reports/series were included. Regimens included HSCT from all stem cell sources, lentiviral gene therapy, and gene editing, with any conditioning regimen. We searched Medline and EMBASE databases as of 1st June 2020 for studies reporting HSCT and GT outcomes in SCD. The Newcastle-Ottawa scale was used to assess the risk of bias. Descriptive statistics and post-hoc imputation for standard deviations of mean change in FEV1 and FVC were performed. RESULTS: = 40). Length of follow-up was 3,881.5 and 58.7 patient-years for HSCT and GT, respectively. Overall quality of evidence was low, with no randomized controlled trials identified. Two-year overall survival for HSCT was 91%; mortality was 2.5% for GT. Acute chest syndrome and vaso-occlusive episodes were reduced post-HSCT and GT. Meta-analysis was not possible due to lack of comparator and heterogeneity in outcome measures reporting. Very few studies reported post-transplant end-organ function. Six secondary malignancies (5 post-HSCT, 1 post-GT) were reported. DISCUSSION: Reporting of SCD-related complications and patient-important outcomes is lacking for both strategies. We advocate for standardized reporting to better compare outcomes within and between treatment groups.
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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 | 0,006 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».