Matched Unrelated Donor Hematopoietic Cell Transplantation: Increased Usage and Improvements in Clinical Outcomes in Canada
Notice bibliographique
Résumé
In allogeneic hematopoietic cell transplantation (HCT), a minority of patients have access to a suitable human leukocyte antigen (HLA)-matched related donor (MRD). To fill this gap, matched unrelated donors (MUDs) are an increasingly selected donor source. Usage and outcomes after MUD HCT for Canada are not described. We investigated temporal trends in MUD compared to MRD HCT from 2000 to 2019 using data reported to the Cell Therapy and Transplant Canada (CTTC) Registry. Of 7571 first allogeneic HCTs between 2000 and 2019, the proportion of MUD HCTs rose from 35.1% to 56.3% in the early (2000–2009) and later (2010–2019) eras, respectively. Comparing the two donor sources, the 5-year overall survival (OS) after MUD HCT for patients with malignant diseases was inferior to MRD HCT in the early era (p < 0.001). However, in the later era, OS was comparable for the two donor sources (p = 0.969). For patients with non-malignant diseases, the 5-year OS after MUD HCT was inferior to MRD in the early era (p < 0.001), but in the later era, the 5-year OS was similar between the two donor sources (p = 0.209). Improvements in OS after MUD HCT were accompanied by corresponding reductions in the 2-year non-relapse mortality after MUD HCT. We conclude that MUDs are the most common donor source in Canada, and key clinical outcomes after MUD have improved over time.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».