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Enregistrement W4388837413 · doi:10.1016/j.jtct.2023.11.011

Comparison of Vital Status, Cause of Death, and Follow-Up after Hematopoietic Cell Transplantation in Linked Center for International Blood and Marrow Transplant Research and California Cancer Registry Data, 1991 to 2018

2023· article· en· W4388837413 sur OpenAlexfundno aff
Bryan Valcárcel, Sara J. Schonfeld, Christa L. Meyer, Ann Brunson, Julianne J.P. Cooley, Renata Abrahão, Ted Wun, Jeffery J. Auletta, Shahinaz M. Gadalla, Eric A. Engels, Paul S. Albert, Stephen R. Spellman, J. Douglas Rizzo, Bronwen E. Shaw, Lori Muffly, Theresa H.M. Keegan, Lindsay M. Morton

Notice bibliographique

RevueTransplantation and Cellular Therapy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHematopoietic Stem Cell Transplantation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Chronic Disease Prevention and Health PromotionNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesOffice of Naval ResearchLegend BiotechPharmacyclicsKite PharmaTakeda OncologyUniversity of California, San FranciscoHealth Resources and Services AdministrationCenters for Disease Control and PreventionNational Institutes of HealthKiadis Pharmabluebird bioTG TherapeuticsMedacJazz PharmaceuticalsSwedish Orphan BiovitrumOmeros CorporationVertex PharmaceuticalsStemCyteBeiGeneNational Center for Advancing Translational SciencesHistoGeneticsComprehensive Cancer Center, University of California, DavisMallinckrodt PharmaceuticalsAstellas Pharma USUniversity of Southern CaliforniaAtara BiotherapeuticsCareDxActinium PharmaceuticalsNational Cancer InstituteGilead SciencesAstellas PharmaAdaptive BiotechnologiesMorphoSysCalifornia Department of Public HealthSanofiGlaxoSmithKlineCSL BehringBristol-Myers SquibbAstraZenecaAmgenIncytePfizer
Mots-clésMedicineHematopoietic cellTransplantationCancerHematopoietic stem cell transplantationBone transplantationCancer registryRetrospective cohort studyOncologyInternal medicineSurgeryHaematopoiesisStem cellBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Assessing outcomes following hematopoietic cell transplantation (HCT) poses challenges due to the necessity for systematic and often prolonged patient follow-up. Linking the HCT database of the Center for International Blood and Marrow Transplant Research (CIBMTR) with cancer registry data may improve long-term outcome ascertainment, but the reliability of mortality data in death certificates from cancer registries among HCT recipients remains unknown. We compared the classification of vital status and primary cause of death (COD), as well as the length of follow-up between the CIBMTR and California Cancer Registry (CCR) to assess the possibility of supplementing the CIBMTR with cancer registry data. This retrospective study leveraged a linked CIBMTR-CCR dataset. We included patients who were California residents at the time of HCT and received a first allogeneic (allo) or autologous (auto) HCT for a hematologic malignancy diagnosed during 1991-2016. Follow-up was through 2018. We analyzed 18,450 patients (alloHCT, n = 8232; autoHCT, n = 10,218). The Vital status agreement was 97.7% for alloHCT and 97.2% for autoHCT. Unknown COD was higher in CIBMTR (12.9%) than in CCR (1.6%). After excluding patients with unknown COD information, the overall agreement of primary COD (cancer versus noncancer) was 53.7% for alloHCT and 83.2% for autoHCT. This agreement was lower within the first 100 days post-HCT (alloHCT, 31.0%; autoHCT, 54.6%). Compared with CIBMTR, deaths due to cancer were higher in CCR (alloHCT, 90.0%; autoHCT, 90.1% versus alloHCT, 47.3%; autoHCT, 82.5% in CIBMTR). CIBMTR reports more frequently noncancer-related deaths, including graft-versus-host disease and infections. The cumulative incidence of cancer-specific mortality at 20 years differed, particularly for alloHCT (CCR, 53.7%; CIBMTR, 27.6%). The median follow-up among alive patients was longer in CCR (alloHCT, 6.0 years; autoHCT, 4.7 years) than in CIBMTR (alloHCT, 5.0 years; autoHCT, 3.8 years). Our findings highlight the completeness of vital status data in CIBMTR but reveal substantial disagreement in primary COD. Consequently, caution is required when interpreting HCT studies that use only death certificates to estimate cause-specific mortality outcomes. Improving the accuracy of COD registration and follow-up completeness by developing communication pathways between cancer registries and hospital-based cohorts may enhance our understanding of late effects and long-term outcomes among HCT survivors.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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