MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4367856691 · doi:10.1182/bloodadvances.2023009886

A simple prognostic system in patients with myelofibrosis undergoing allogeneic stem cell transplantation: a CIBMTR/EBMT analysis

2023· article· en· W4367856691 sur OpenAlexafffund
Roni Tamari, Donal P. McLornan, Kwang Woo Ahn, Noel Estrada‐Merly, Juan Carlos Hernández‐Boluda, Sergio Giralt, Jeanne Palmer, Robert Peter Gale, Zachariah DeFilipp, David I. Marks, Marjolein van der Poel, Leo F. Verdonck, Minoo Battiwalla, Miguel Ángel Díaz, Vikas Gupta, Haris Ali, Mark R. Litzow, Hillard M. Lazarus, Usama Gergis, Asad Bashey, Jane L. Liesveld, Shahrukh K. Hashmi, Jeffrey J. Pu, Amer Beitinjaneh, Christopher Bredeson, David A. Rizzieri, Bipin N. Savani, Muhammad Bilal Abid, Siddhartha Ganguly, Vaibhav Agrawal, Ulrike Bacher, Baldeep Wirk, Tania Jain, Corey Cutler, Mahmoud Aljurf, Tamila L. Kindwall‐Keller, Mohamed A. Kharfan‐Dabaja, Gerhard Hildebrandt, Attaphol Pawarode, Melhem Solh, Jean A. Yared, Michael R. Grunwald, Sunita Nathan, Taiga Nishihori, Sachiko Seo, Bart L. Scott, Ryotaro Nakamura, Betül Oran, Tomasz Czerw, Ibrahim Yakoub‐Agha, Wael Saber

Notice bibliographique

RevueBlood Advances · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMyeloproliferative Neoplasms: Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensOttawa HospitalPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCancer MoonshotMoonshot Research and Development ProgramNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Cancer InstituteOffice of Naval ResearchLegend BiotechAdaptive BiotechnologiesHealth Resources and Services AdministrationKite PharmaDaiichi Sankyo EuropeAgios PharmaceuticalsTakeda OncologyAstraZenecaGenentechNational Institutes of HealthMorphoSysInvitaeVertex PharmaceuticalsOno PharmaceuticalMazak FoundationCardinal HealthCareDxBeiGeneSwedish Orphan BiovitrumAstellas PharmaGlaxoSmithKlineKiadis PharmaPharmacyclicsbluebird bioSanofiTG TherapeuticsOmeros CorporationMedical College of WisconsinStemCyteHistoGeneticsAtara BiotherapeuticsActinium PharmaceuticalsGilead SciencesCelgeneCSL BehringBristol-Myers SquibbMallinckrodt PharmaceuticalsSierra OncologyAstellas Pharma USAmgenNational Heart, Lung, and Blood InstituteNovartis Pharmaceuticals CorporationIncytePfizerMedacJazz PharmaceuticalsCTI BiopharmaBe The Match Foundation
Mots-clésTransplantationMedicineStem cellMyelofibrosisOncologyInternal medicineBiologyBone marrowGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To develop a prognostic model for patients undergoing allogeneic hematopoietic cell transplantation (allo-HCT) for myelofibrosis (MF), we examined the data of 623 patients undergoing allo-HCT between 2000 and 2016 in the United States (the Center for International Blood and Marrow Transplant Research [CIBMTR] cohort). A Cox multivariable model was used to identify factors prognostic of mortality. A weighted score using these factors was assigned to patients who received transplantation in Europe (the European Bone Marrow Transplant [EBMT] cohort; n = 623). Patient age >50 years (hazard ratio [HR], 1.39; 95% confidence interval [CI], 0.98-1.96), and HLA-matched unrelated donor (HR, 1.29; 95% CI, 0.98-1.7) were associated with an increased hazard of death and were assigned 1 point. Hemoglobin levels <100 g/L at time of transplantation (HR, 1.63; 95% CI, 1.2-2.19) and a mismatched unrelated donor (HR, 1.78; 95% CI, 1.25-2.52) were assigned 2 points. The 3-year overall survival (OS) in patients with a low (1-2 points), intermediate (3-4 points), and high score (5 points) were 69% (95% CI, 61-76), 51% (95% CI, 46-56.4), and 34% (95% CI, 21-49), respectively (P < .001). Increasing score was predictive of increased transplant-related mortality (TRM; P = .0017) but not of relapse (P = .12). The derived score was predictive of OS (P < .001) and TRM (P = .002) but not of relapse (P = .17) in the EBMT cohort as well. The proposed system was prognostic of survival in 2 large cohorts, CIBMTR and EBMT, and can easily be applied by clinicians consulting patients with MF about the transplantation outcomes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,757

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBlood AdvancesMême sujetMyeloproliferative Neoplasms: Diagnosis and TreatmentTravaux en français237 207