Allogeneic hematopoietic cell transplantation for blastic plasmacytoid dendritic cell neoplasm: a CIBMTR analysis
Notice bibliographique
Résumé
Blastic plasmacytoid dendritic cell neoplasm (BPDCN) is a rare hematological malignancy with a poor prognosis and considered incurable with conventional chemotherapy. Small observational studies reported allogeneic hematopoietic cell transplantation (allo-HCT) offers durable remissions in patients with BPDCN. We report an analysis of patients with BPDCN who received an allo-HCT, using data reported to the Center for International Blood and Marrow Transplant Research (CIBMTR). We identified 164 patients with BPDCN from 78 centers who underwent allo-HCT between 2007 and 2018. The 5-year overall survival (OS), disease-free survival (DFS), relapse, and nonrelapse mortality (NRM) rates were 51.2% (95% confidence interval [CI], 42.5-59.8), 44.4% (95% CI, 36.2-52.8), 32.2% (95% CI, 24.7-40.3), and 23.3% (95% CI, 16.9-30.4), respectively. Disease relapse was the most common cause of death. On multivariate analyses, age of ≥60 years was predictive for inferior OS (hazard ratio [HR], 2.16; 95% CI, 1.35-3.46; P = .001), and higher NRM (HR, 2.19; 95% CI, 1.13-4.22; P = .02). Remission status at time of allo-HCT (CR2/primary induction failure/relapse vs CR1) was predictive of inferior OS (HR, 1.87; 95% CI, 1.14-3.06; P = .01) and DFS (HR, 1.75; 95% CI, 1.11-2.76; P = .02). Use of myeloablative conditioning with total body irradiation (MAC-TBI) was predictive of improved DFS and reduced relapse risk. Allo-HCT is effective in providing durable remissions and long-term survival in BPDCN. Younger age and allo-HCT in CR1 predicted for improved survival, whereas MAC-TBI predicted for less relapse and improved DFS. Novel strategies incorporating allo-HCT are needed to further improve outcomes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».