Clinical outcome of therapy‐related acute myeloid leukemia patients. Real‐life experience in a University Hospital and a Cancer Center in France
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: t-AML occurs after a primary malignancy treatment and retains a poor prognosis. AIMS: To determine the impact of primary malignancies, therapeutic strategies, and prognostic factors on clinical outcomes of t-AML. RESULTS: A total of 112 adult patients were included in this study. Fifty-Five patients received intensive chemotherapy (IC), 33 non-IC, and 24 best supportive care. At t-AML diagnosis, 42% and 44% of patients presented an unfavorable karyotype and unfavorable 2010 ELN risk profile, respectively. Among treated patients (n = 88), 43 (49%) achieved complete remission: four out of 33 (12%) and 39 out of 55 (71%) in non-IC and IC groups, respectively. With a median follow-up of 5.5 months, the median overall survival (OS) and disease-free survival (DFS) for the whole population were 9 months and 6.3 months, respectively, and for the 88 treated patients 13.5 months and 8.2 months, respectively. Univariate analysis on OS and DFS showed a significant impact of high white blood cells (WBC) and blast counts at diagnosis, unfavorable karyotype and ELN classification. Multivariate analysis showed a negative impact of WBC count at diagnosis and a positive impact of chemotherapy on OS and DFS in the whole population. It also showed a negative impact of previous auto-HCT and high WBC count on OS and DFS and of IC on OS in treated patients which disappeared when we considered only confounding variables (age, previous cancers, marrow blasts, and 2010 ELN classification). In a pair-matched analysis comparing IC treated t-AML with de novo AML, there was no difference of OS and DFS between the two populations. CONCLUSION: We showed, in this study that t-AML patients with unfavorable features represented almost half of the population. Best outcomes obtained in patients receiving IC must be balanced by known confounding variables and should be improved by using new innovative agents and therapeutic strategies.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».