Treatment outcomes of childhood <i>PICALM::MLLT10</i> acute leukaemias
Notice bibliographique
Résumé
The prognostic impact of PICALM::MLLT10 status in childhood leukaemia is not well described. Ten International Berlin Frankfurt Münster-affiliated study groups and the Children's Oncology Group collaborated in this multicentre retrospective study. The presence of the PICALM::MLLT10 fusion gene was confirmed by fluorescence in situ hybridization and/or RNA sequencing at participating sites. Ninety-eight children met the study criteria. T-cell acute lymphoblastic leukaemia (T-ALL) and acute myeloid leukaemia (AML) predominated 55 (56%) and 39 (40%) patients, respectively. Most patients received a chemotherapy regimen per their disease phenotype: 58% received an ALL regimen, 40% an AML regimen and 1% a hybrid regimen. Outcomes for children with PICALM::MLLT10 ALL were reasonable: 5-year event-free survival (EFS) 67% and 5-year overall survival (OS) 76%, but children with PICALM::MLLT10 AML had poor outcomes: 5-year EFS 22% and 5-year OS 26%. Haematopoietic stem cell transplant (HSCT) did not result in a significant improvement in outcomes for PICALM::MLLT10 AML: 5-year EFS 20% for those who received HSCT versus 23% for those who did not (p = 0.6) and 5-year OS 37% versus 36% (p = 0.7). In summary, this study confirms that PICALM::MLLT10 AML is associated with a dismal prognosis and patients cannot be salvaged with HSCT; exploration of novel therapeutic options is warranted.
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 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».