Karyotypic clonal fraction predicts adverse outcome in <i>TP53</i> -mutated myeloid neoplasms: an International <i>TP53</i> investigators Network (iTiN) study
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the prognostic impact of blast counts, TP53 allelic state determinants (number of hits, del(17p), variant allele frequency, complex karyotype),and a novel karyotypic clonal cell fraction (≤50% clonal cells vs >50% clonal cells (termed ‘CK50’)) in 495 individuals with TP53- mutated ( TP53 MUT ) myeloid neoplasms. Outcome examined was 24-month survival (OS24). The cohort (median age 71) included 29% (144/495) myelodysplastic syndromes (MDS)/MDS-acute myeloid leukaemia (AML) (1%–19% blasts) and 71% (351/495) AML (≥20% blasts), with 18% (81/460) having low CK50. Overall, 83% received front-line hypomethylating agents. Higher blast counts (<20% vs ≥20%) were marginally associated with CK50 (p=0.08). In the OS24 analysis, blast count showed a marginal association with OS24 (HR 1.3 (95% CI 1.0 to 1.6); p=0.07), while CK50 predicted significantly inferior outcomes (HR=1.7 (95% CI 1.2 to 2.3); p=0.002). In a multivariable model including all TP53 allelic state determinants, only CK50 and complex karyotype remained relevant for predicting adverse outcomes.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».