HLA alleles associated with asparaginase hypersensitivity in Chinese children
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Asparaginase is an important drug to treat childhood haematological malignancies. Data on the association between human leukocyte antigens (HLA) and asparaginase hypersensitivity among Chinese are lacking. We conducted a retrospective study to identify HLA alleles associated with asparaginase hypersensitivity among Chinese children with acute lymphoblastic leukaemia (ALL), mixed phenotype leukaemia and non-Hodgkin lymphoma (NHL), who received asparaginases with HLA typing performed between 2009 and 2019. 107 Chinese patients were analysed. 66.3% (71/107) developed hypersensitivity to at least one of the asparaginases. HLA-B*46:01 (OR 3.8, 95% CI 1.4–10.1, p < 0.01) and DRB1*09:01 (OR 4.3, 95% CI 1.6–11.4, p < 0.01) were significantly associated with l-asparaginase hypersensitivities, which remained significant after adjustment for age, gender and B cell ALL [HLA-B*46:01 (adjusted OR 3.5, 95% 1.3–10.5, p = 0.02) and DRB1*09:01 (OR 4.4, 95% CI 1.6–13.3, p < 0.01)].
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».