Modeling unrelated blood stem cell donor recruitment using simulated registrant cohorts: Assessment of <scp>human leukocyte antigen</scp> matching across ethnicity groups
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Human leukocyte antigen (HLA)-matched unrelated donors are not available for some patients considered for allogeneic hematopoietic cell transplantation, particularly among certain ethnic groups. Simulated recruitment modeling can inform efforts to find new matches for more patients. METHODS: Simulated recruits were generated by assigning a pair of donor HLA haplotypes from historical data files and matched against HLA data of patient searches in the Canadian Blood Services Stem Cell Registry. Recruitment cohorts reflected the proportion of five specific ethnic groups in the 2016 Canadian census data. RESULTS: Novel 8/8 HLA matches between simulated recruits and patients increased linearly with larger recruitment cohorts. The proportion of novel 8/8 HLA matches from Caucasian, Hispanic, and Native American/First Nations recruits was equal to or greater than their relative proportion in the recruited cohort (match to: recruit ratio (MRR) ≥ 1). In contrast, African American and Asian & Pacific Islander recruits represented a smaller proportion of novel matches relative to their percentage of the recruited cohort (MRR <1). The proportion of novel 7/8 HLA-matches from each ethnic group was approximately the same as their proportion in the recruited cohort (MRR ~ 1) and high rates of 7/8 HLA-matching already exist within the Canadian Blood Services registry for all ethnic groups. CONCLUSION: Continued large recruitment cohorts are needed to add new 8/8 HLA matches to registry inventories. Likelihoods of novel HLA matches varied across ethnic groups, reflecting varied HLA haplotype frequencies across groups. Simulated cohort modeling can inform recruitment strategies that will generate new donor options for patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».