Outcomes of Allogeneic Hematopoietic Stem Cell Transplantation in Adult Acute Myeloid Leukemia: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Allogeneic hematopoietic stem cell transplantation (allo-HSCT) is a potentially curative treatment for adult acute myeloid leukemia (AML), but its outcomes are influenced by donor selection, conditioning regimens, and patient-specific factors. This systematic review synthesizes recent evidence on survival, relapse, non-relapse mortality (NRM), and prognostic factors to guide clinical decision-making. A comprehensive search of PubMed, Scopus, Web of Science, Embase, and ClinicalTrials.gov (January 2020-August 2025) identified 10 studies meeting the inclusion criteria. Studies were evaluated for outcomes (overall survival (OS), disease-free survival (DFS), relapse, and NRM) and risk of bias using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) and Cochrane Risk of Bias (RoB) 2 tool. Haploidentical HSCT improved one-year survival (77.9% vs. 62.0% with chemotherapy) in elderly AML, with lower relapse (16.5% vs. 56.6%). Matched sibling donors (MSD) yielded superior two-year OS (62.4%) compared to unrelated/haploidentical donors, though relapse rates were comparable. Reduced-intensity conditioning (RIC) increased NRM in patients ≥70 years, while nonmyeloablative regimens improved tolerability. Transplantation in complete remission (CR) was critical (five-year OS: 58% vs. 6% for non-CR). Autologous HSCT outperformed allo-HSCT in acute promyelocytic leukemia (APL) complete remission 2 (CR2) (82.4% vs. 64.3% two-year OS). Allo-HSCT benefits intermediate/poor-risk AML, with MSD and CR transplantation offering optimal outcomes. Haploidentical HSCT is viable for older patients lacking matched donors. Future research should prioritize prospective trials to refine donor selection and conditioning strategies.
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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 | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».