Influence of conditioning regimen intensity on outcomes post‐allogeneic hematopoietic cell transplantation for acute myeloid leukemia in complete morphological remission
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The literature comparing outcomes between myeloablative (MAC) and reduced intensity conditioning (RIC) for acute myeloid leukemia (AML) is conflicting. METHODS: We retrospectively analyzed 451 patients who underwent allogenic hematopoietic cell transplantation (alloHCT) for AML in complete remission (CR) with either RIC (n = 331) or MAC (n = 120) with the use of dual T-cell depletion as graft-versus-host disease (GVHD) prophylaxis. RESULTS: Univariate analysis demonstrated nonrelapse mortality (NRM) at 2 years was 19.1% for MAC and 22.5% for RIC (p = .44). Two-year cumulative incidence of relapse (CIR) was 19.8% for MAC and 24.5% for RIC (p = .15). Two-year overall survival (OS) was 61% and 53% for MAC and RIC, respectively (p = .02). Two-year graft-versus-host disease relapse-free survival (GRFS) was 40.8% for MAC and 33.7% for RIC (p = .30). A propensity score-matched analysis was done matching patients for age, HLA match, in vivo T-cell depletion, and Disease Risk Index (DRI). Two-year OS was 67% for MAC, 66% for RIC (p = .95). A subgroup analysis identified that matched related donor transplants benefit from MAC with OS at 2 years 82.6% versus 57.3% for RIC (p = .006). CONCLUSIONS: In the matched-related donor setting, MAC regimens may offer superior survival. Overall, for our cohort of predominantly in vivo T-cell depleted patients the outcomes of MAC and RIC were similar.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».