Exploring Outcomes by Ethnicity in Allogeneic Hematopoietic Cell Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Clinical outcome disparities among racial and ethnic groups have been described following allogeneic hematopoietic cell transplantation (HCT). This study investigated the impact of race and ethnicity on HCT outcomes in a multi-ethnic single-center population. Methods: We analyzed outcomes of 709 allogeneic HCT patients, stratified by racial and ethnic groups, who underwent allogeneic HCT between January 2018 and April 2022. Outcomes examined included overall survival (OS), cumulative incidence of relapse (CIR), non-relapse mortality (NRM), and graft-versus-host disease/relapse-free survival (GRFS). Results: No significant differences in OS, CIR, NRM, GRFS, acute GVHD (aGVHD), or chronic GVHD (cGVHD) were observed. Significant differences in age, use of human leukocyte antigen-mismatched donors (HLA-MM), and HCT-CI comorbidity scores ≥ 3 across racial and ethnic groups were observed. Overall mean age was 58 years, with Black patients having the youngest mean age of 43 (range 22–73) and White patients the highest mean age of 59 (range 18–76) (p < 0.001). HCT-CI score ≥ 3 was seen in 35.9% of the entire cohort, varying by race and ethnicity: 60.5% in Black, 41.4% in South Asian, 31.5% in White, and 29.0% in East Asian patients (p < 0.001). Utilization of HLA-MM donors (including haploidentical) was 29.2% overall, with highest frequencies in Black (65.1%) and East Asian (45%) patients, and lowest in White patients (20.4%) (p < 0.001). Conclusions: Statistically significant differences were observed across self-identified racial and ethnic groups regarding age, HCT-CI ≥ 3, and the use of HLA-MM donors. However, post-allogeneic HCT outcomes did not differ significantly by race or ethnicity. Larger prospective trials are warranted to validate our findings.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».