Validation of the 2022 European LeukemiaNet risk stratification for acute myeloid leukemia
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to validate the 2022 European LeukemiaNet (ELN) risk stratification for acute myeloid leukemia (AML). A total of 624 newly diagnosed AML patients from 1998 to 2014 were included in the analysis. Genetic profiling was conducted using targeted deep sequencing of 45 genes based on recurrent driver mutations. In total, 134 (21.5%) patients had their risk classification reassessed according to the 2022 ELN risk stratification. Among those initially classified as having a favorable risk in 2017 (n = 218), 31 and 3 patients were reclassified as having intermediate risk or adverse risk, respectively. Among the three subgroups, the 2022 ELN favorable-risk group showed significantly longer survival outcomes than the other groups. Within the 2017 ELN intermediate-risk group (n = 298), 21 and 46 patients were reclassified as having favorable risk or adverse risk, respectively, and each group showed significant stratifications in survival outcomes. Some patients initially classified as having adverse risk in 2017 were reclassified into the intermediate-risk group (33 of 108 patients), but no prognostic improvements were observed in this group. A multivariable analysis identified the 2022 ELN risk stratification, age, and receiving allogeneic hematopoietic cell transplantation as significant prognostic factors for survival. The 2022 ELN risk stratification enables more precise decisions for proceeding with allogeneic hematopoietic cell transplantation for AML patients.
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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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».