Characteristics and outcome of primary resistant disease in paediatric acute myeloid leukaemia
Notice bibliographique
Résumé
Summary A significant proportion of events in paediatric acute myeloid leukaemia (AML) are caused by resistant disease (RD). We investigated clinical and biological characteristics in 66 patients with RD from 1013 children with AML registered and treated according to the NOPHO‐AML 93, NOPHO‐AML 2004, DB AML‐01 and NOPHO‐DBH AML 2012 protocols. Risk factors for RD were age10 years or older and a white‐blood‐cell count (WBC) of 100 × 10 9 /L or more at diagnosis. The five‐year overall survival (OS) was 38% (95% confidence interval [CI]: 28%–52%). Of the 63 children that received salvage therapy with chemotherapy, 59% ( N = 37) achieved complete remission (CR) with OS 57% (95% CI: 42%–75%) compared to 12% (95% CI: 4%–35%) for children that did not achieve CR. Giving more than two salvage chemotherapy courses did not increase CR rates. OS for all 43 patients receiving allogeneic haematopoietic stem cell transplantation (HSCT) was 49% (95% CI: 36%–66%). Those achieving CR and proceeding to HSCT had an OS of 56% (95% CI: 41%–77%, N = 30). This study showed that almost 40% of children with primary resistant AML can be cured with salvage therapy followed by HSCT. Children that did not achieve CR after two salvage courses with chemotherapy did not benefit from additional chemotherapy.
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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 | 0,004 |
| 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) | 0,001 | 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 ».