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Enregistrement W4391329405 · doi:10.1182/bloodadvances.2023011869

A real-world analysis of clinical outcomes in AML with myelodysplasia-related changes: a comparison of ICC and WHO-HAEM5 criteria

2024· article· en· W4391329405 sur OpenAlexaff
Qianghua Zhou, Davidson Zhao, Mojgan Zarif, Marta Davidson, Mark D. Minden, Anne Tierens, Tony Yeung, Cuihong Wei, Hong Chang

Notice bibliographique

RevueBlood Advances · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMEDLINEMedicineInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: The proposed fifth edition of the World Health Organization classification of hematolymphoid tumors (WHO-HAEM5) and International Consensus Classification (ICC) provide different definitions of acute myeloid leukemia with myelodysplasia-related genetics (AML-MR). We conducted a retrospective study which included a cohort of 432 patients, with 354 patients fulfilling WHO-HAEM5 criteria for WHO-AML-MR or 276 patients fulfilling ICC criteria for ICC-AML-MR by gene mutation or cytogenetics (ICC-AML-MR-M/CG). The clinicopathological features were largely similar, irrespective of the classification used, except for higher rates of complex karyotype, monosomy 17, TP53 mutations, and fewer RUNX1 mutations in the WHO-AML-MR group. TP53 mutations were associated with distinct clinicopathological features and dismal outcomes (hazard ratio [HR], 2.98; P < .001). ICC-AML-MR-M/CG group had superior outcome compared with the WHO-AML-MR group (HR, 0.80, P = .032), largely in part due to defining TP53 mutated AML as a standalone entity. In the intensively-treated group, WHO-AML-MR had significantly worse outcomes than AML by differentiation (HR, 1.97; P = .024). Based on ICC criteria, ICC-AML-MR-M/CG had more inferior outcomes compared to AML not otherwise specified (HR, 2.11; P = .048 and HR, 2.55; P = .028; respectively). Furthermore, changing the order of genetic abnormalities defining AML-MR (ie, by gene mutations or cytogenetics) did not significantly affect clinical outcomes. ICC-AML-MR-M/CG showed similar outcomes regardless of the order of assignment. We propose to harmonize the 2 classifications by excluding TP53 mutations from WHO-HAEM5 defined AML-MR group and combining AML-MR defined by gene mutations and cytogenetics to form a unified group.

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)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,391 · 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

Citations16
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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