Real-World Selection of Patients for Allogeneic HCT at a Single Centre: Lack of a Suitable Donor and Other Reasons for Not Proceeding
Notice bibliographique
Résumé
The reasons why patients cannot proceed with HCT, including cases where no suitable donor is identified, remain poorly described. We reviewed all referrals for allogeneic HCT to our programme between 1 January 2019 and 31 December 2023. Of 880 patients referred for allogeneic HCT, 494 (61.8%) proceeded to transplant (mean 52 ± 14.8 years, 61.5% male) using HLA-matched unrelated (64.2%) or related (19.4%) donors and HLA-mismatched (13%) or haploidentical (3%) donors. Of patients that did not proceed with HCT (386, 38.2%), disease-related causes (54.2%), patient preference (15.8%), and significant patient comorbidity (11.4%) were the most common reasons. Eleven patients (2.9% of transplants that did not proceed; 1.3% of all referrals) lacked a suitable donor and had HLA phenotypes most associated with Caucasian (six patients, 55%), First Nations, Inuit or Metis (two patients, 18%), Black African, Caribbean or African American (one patient, 9%), Asian or Pacific Islander (9%), or unknown ethnicity (one patient, 9%). Very few patients were unable to proceed with transplant due to lack of a suitable donor; however, those cases are overrepresented by non-Caucasian ethnicity relative to the population.
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 | 0,004 | 0,017 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».