Prognostic implication of pre‐transplant FEV<sub>1</sub> on long‐term outcomes following allogeneic hematopoietic stem cell transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Pre‐transplant pulmonary function testing (PFT) is essential before allogeneic hematopoietic stem cell transplant (HCT), yet the optimal cutoff value for affecting transplant outcomes remains poorly defined. Study Design Retrospective analysis of pre‐HCT PFT data from 605 consecutive patients at the Princess Margaret Cancer Centre between January 1, 2004 and December 31, 2013 used binary recursive partitioning to identify cutoff values for overall survival (OS) as an endpoint of transplant outcomes. These values were compared to HCT comorbidity index (HCT‐CI) FEV 1 cutoffs for OS, cumulative incidence of relapse and non‐relapse mortality. Results FEV 1 ≥ 81% was the identified cutoff point. The OS rate at 3 years showed 49.8% (FEV 1 ≥ 81%) vs. 36.6% (<81%, p < .001). For HCT‐CI cutoffs, the OS rate at 3 years for FEV 1 ≥ 80%, 66%–80% and ≤65% were 49.0%, 38.1% and 37.6% ( p = .011), respectively. Multivariate analysis confirmed that FEV 1 ≥ 81% predicted reduced mortality (HR 0.682, p = .001). Subgroup analysis showed both FEV 1 ≥ 81% and FEV 1 by HCT‐CI cutoffs may stratify patients according to OS and NRM risk in subgroups receiving myeloablative, but not reduced intensity conditioning. Conclusion FEV 1 ≥ 81% can predict OS and NRM in our cohort and is potentially simpler when risk stratifying patients undergoing allogeneic HCT, particularly those receiving myeloablative conditioning.
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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 | 0,001 | 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 ».