The MAGIC composite response: a novel end point integrating clinical and biomarker parameters for acute GVHD
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Changes in the clinical symptoms of acute graft-versus-host disease (GVHD) are currently used to assess treatment responses. The Mount Sinai Acute GVHD International Consortium (MAGIC) consortium has recently revealed that the integration of serum biomarkers with clinical symptoms at the onset of treatment in a MAGIC composite score (MCS) more accurately predicts treatment response and 6-month nonrelapse mortality (NRM) than clinical symptoms alone. In this study, we evaluated whether the integration of serum biomarkers and clinical symptoms on day 28 (D28) would also better predict NRM than clinical response only (CRO). We analyzed data from 1135 patients receiving systemic treatment for acute GVHD and created a fourth MCS category for patients with complete resolution of symptoms and low-risk clinical biomarkers on D28. Using a classification and regression tree model with 6-month NRM as the end point, we identified status of MCS 0 or MCS 1 at D28 as responses, which we termed the MAGIC composite response (MCR). In the validation cohort (n = 309), MCR more accurately predicted 6-month NRM than CRO (area under the curve: 0.77 vs 0.69; P = .014) and demonstrated higher negative and positive predictive values. MCR correctly reclassified both clinical nonresponders and responders: 28 of 213 clinical responders (13%) became nonresponders with fivefold higher NRM (34.3% vs 6.8%, P < .001) and a larger group (29/96, 30%) of clinical nonresponders became responders with sixfold lower NRM (7.6% vs 50.7%, P < .001). These findings support the use of MCR as a superior surrogate end point for long-term GVHD control and survival in future clinical trials.
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 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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».