Younger Matched Unrelated Donors Confer Decreased Relapse Risk Compared to Older Sibling Donors in Older Patients with B Cell Acute Lymphoblastic Leukemia Undergoing Allogeneic Hematopoietic Cell Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Although allogeneic hematopoietic cell transplantation (alloHCT) offers cure for older patients with acute lymphoblastic leukemia (ALL), disease relapse remains a major issue. Whether matched sibling donors (MSDs) are still the preferred donor choice compared to younger matched unrelated donors (MUDs) in the contemporary era of improved transplantation practices remains unknown. This retrospective cohort registry study queried the Center for International Blood and Marrow Transplant Research (CIBMTR) database in patients with B cell ALL (B-ALL) age ≥ 50 years undergoing alloHCT from older MSDs (age ≥ 50 years) or younger MUDs (age ≤ 35 years) between 2011 and 2018. The study included common allograft types, conditioning regimens, and graft-versus-host disease (GVHD) prophylaxis strategies. The primary outcome was relapse risk, and secondary outcomes included nonrelapse mortality (NRM), GVHD, leukemia-free survival (LFS), and overall survival (OS). Among 925 eligible patients in the study cohort, 386 underwent alloHCT with an older MSD (median donor age, 58 years) and 539 underwent alloHCT from a younger MUD (median donor age, 25 year). In multivariable analysis, younger MUDs conferred a significantly decreased risk of relapse (hazard ratio [HR], .68; P = .002) compared with older MSDs. The adjusted cumulative incidence of relapse at 5 years was significantly lower with younger MUDs than with older MSDs (26% versus 37%; P = .001). Younger MUDs were associated with a greater risk of chronic GVHD compared to older MSDs (HR, 1.33; 95% confidence interval [CI], 1.10 to 1.61; P = .003). Compared to older MSDs, younger MUDs conferred an increased NRM (HR, 1.38; P = .02) and higher adjusted cumulative incidence of NRM at 5 years (31% versus 22%; P = .006). There were no differences in post-alloHCT OS or LFS rates between younger MUDs and older MSDs (OS: HR, 1.09; [P = .37]; LFS: HR, .95 [P = .57]). The use of younger MUDs could be considered as a possible way to prevent relapse after alloHCT in older adults with ALL. Combining the use of younger MUDs with improved strategies to reduce GVHD merits further exploration to improve outcomes.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».