The effectiveness of hematopoietic stem cell transplantation in treating pediatric sickle cell disease: Systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Patients with sickle cell disease (SCD) have just one recognized curative therapy option: hematopoietic stem cell transplantation (HSCT), which results in a long-lasting improvement in the clinical phenotype. Here, we assessed the effectiveness of HSCT in treating children with SCD by a systematic review and meta-analysis. Methods: Up until January 2024, a comprehensive search was done using Web of Science, CINAHL, Embase, Google Scholar, Cochrane Library, PubMed/Medline, and Embase. Two reviewers worked separately to extract the data, and Newcastle-Ottawa Quality Assessment tool was used to assess the research's quality. The outcomes analyzed were Overall survival (OS), event-free survival (EFS), graft failure (GF) and mortality. Results: Nineteen papers satisfied our inclusion requirements and were assessed to be of fair quality. The pooled rate of OS was high (92%; 95% CI: 90.3%-93.5%). Similar finding was detected for EFS (85.8%; 95% CI: 83.7%-87.7%). In the other hand, pooled rates of GF and mortality were 6.9% (95% CI: 5.3%-8.9%) and 7.4% (95% CI: 5%-10.7%), respectively. A significant publication bias was detected for OS, EFS and GF outcomes. Subgroups analysis showed that study design was the major source of heterogeneity. Conclusion: Our results show that HSCT is effective and safe, with pooled survival rates above 90%. It is important to assess innovative tactics in light of the alarming GF and mortality rates.
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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 | 0,017 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».