procedimentos Clínicos
Tanto o VHX e BPD ensaios foram realizados pelo Shoklo Malária Unidade de Investigação em clínicas ao longo da Tailândia Myanmar fronteira no noroeste da Tailândia, uma área com baixa sazonal malária transmission18,19. As populações de doentes incluem trabalhadores migrantes e pessoas deslocadas da etnia Burman e Karen 38. Durante o tempo em que estes estudos foram realizados, o tratamento da cura radical da primaquina não foi de rotina.
Em ambos os estudos, episódios recorrentes foram detectados ativamente no agendamento de visitas, por microscopia (limite inferior de detecção é de aproximadamente 50 parasitas por \(\upmu{\mathrm{{L}}}\)). Os pacientes foram encorajados a vir às clínicas entre as visitas programadas quando não estavam bem e assim algumas recorrências foram detectadas passivamente (menos de 5%). Todas as recorrências foram tratadas, independentemente dos sintomas.
aprovação Ética
O BPD estudo foi aprovado pelo Mahidol University, Faculdade de Medicina Tropical (Comitê de Ética MUTM 2011-043, TMEC 11-008) e de Oxford Tropical Comitê de Ética em Pesquisa (OXTREC 17-11) e foi registrada no ClinicalTrials.gov (NCT01640574). O estudo VHX recebeu a aprovação ética da Faculdade de Ética de Medicina Tropical da Universidade de Mahidol (MUTM 2010-006) e do Comitê de Ética de pesquisa Tropical de Oxford (OXTREC 04-10) e foi registrado em ClinicalTrials.gov (NCT01074905).
Vivax History trial (VHX)
este ensaio controlado aleatorizado foi realizado entre maio de 2010 e outubro de 2012. No total, 644 pacientes com mais de 6 meses e pesando mais de 7 kg com microscopia confirmou malária P. vivax mono-espécie de infecção (P. vivax só) foram randomizados para receber artesunato (2 mg/kg por dia, durante 5 dias), cloroquina (25 mg de base / kg dividido por 3 dias: 10, 10 e 5 mg/kg), ou cloroquina mais primaquine (0,5 mg de base / kg por dia por 14 dias).
doentes com deficiência em G6PD (determinada pelo teste fluorescente spot) foram aleatorizados apenas para os grupos de utilização de artesunato e cloroquina em monoterapia. Os indivíduos foram seguidos diariamente para o tratamento Supervisionado do fármaco. Acompanhamento contínuo Semanal durante 8 semanas e, em seguida, a cada 4 semanas para um total de 1 ano. Os doentes com infecções por P. vivax confirmadas por microscopia foram tratados de novo com o mesmo fármaco do estudo que na atribuição original. Os doentes dos grupos tratados com artesunato ou cloroquina em monoterapia que tiveram mais de 9 recorrências receberam tratamento curativo radical com o regime padrão de primaquina (0, 5 mg base por kg por dia durante 14 dias).
Melhor Primaquine Dose de julgamento (BPD)
Entre fevereiro de 2012 e julho de 2014, 680 pacientes com mais de 6 meses foram inscritos quatro ensaio controlado, simultaneamente, comparando os dois regimes de primaquine (0,5 mg/kg por dia durante 14 dias, ou 1 mg/kg por dia por 7 dias), combinada com uma das duas sangue-fase tratamentos: cloroquina (25 mg de base por kg) ou dihidroartemisinina-piperaquina (dihidroartemisinina 7 e piperaquina 55 mg/kg). Todas as doses foram supervisionadas.
os critérios de inclusão e exclusão para este estudo foram os mesmos que para o ensaio VHX, excepto para os seguintes: os doentes foram excluídos se tinham uma deficiência de G6PD devido ao teste fluorescente, tinham um hematócrito inferior a 25%, ou tinham recebido uma transfusão sanguínea dentro de 3 meses.
as visitas de acompanhamento ocorreram nas semanas 2 e 4, e depois a cada 4 semanas num total de um ano. Qualquer P. recorrente as infecções por vivax detectadas por microscopia (os mesmos critérios que para VHX) foram tratadas com um regime padrão de cloroquina (25 mg de base por kg durante 3 dias) e primaquina (0, 5 mg de base por kg por dia durante 14 dias).
a genotipagem de Microssatelite
o sangue total para o hemograma completo foi colhido por venopunctura num tubo EDTA de 2 mL. O sangue total restante foi congelado a -80 ° C. P. o ADN genómico de vivax foi extraído de 1 mL de sangue venoso utilizando um sistema automatizado de extracção do ADN QIAsymphony SP (Qiagen, Alemanha) e QIAsymphony DSP DNA mini kit (Qiagen, Alemanha) de acordo com as instruções do fabricante. A fim de comparar os padrões genotípicos de infecções primárias e recorrências, nós genotipamos inicialmente usando três microssatélitos polimórficos loci que forneceram amplificação muito limpa: nenhum pico de gagueira, e confiabilidade da amplificação PCR nas baixas densidades de parasitas geralmente encontradas em infecções recorrentes. Estes loci principais eram fotovoltaicos.3.27, PV.3.502, e PV. ms8. Foi adoptada uma abordagem seminestada da PCR para todas as fragmens12,39. Todas as reações de amplificação foram realizadas em um volume total de 10 µL e na presença de 10 mmol/L Tris-HCl (pH 8.3), 50 mmol/L de KCl, 250 nmol/L de cada oligonucleotide primer, 2,5 mmol/L de MgCl2, 125 µmol/L de cada um dos quatro deoxynucleoside triphosphates, e 0,4 U de TaKaRa polimerase (TaKaRa BIO). As reações de amplificação primária foram iniciadas com 2 µL do DNA genômico modelo preparado a partir das amostras de sangue, e 1 µL do produto dessas reações foi usado para iniciar as reações de amplificação secundária. Os parâmetros do ciclo para a PCR foram os seguintes: desnaturação inicial durante 5 minutos a 95 °C precedeu o recozimento realizado durante 30 s a 52 °C, extensão realizada durante 30 s a 72 °C, e desnaturação realizada durante 30 s a 94 °C. Após um último passo de recozimento foi realizado, seguido por 2 minutos de extensão, a reação foi interrompida. Os produtos PCR foram armazenados a 4 ° C até à análise.
os genótipos de parasitas em amostras recorrentes foram comparados com os das amostras de inscrição, e aos pares de amostras foi atribuída uma classificação bruta baseada em IBS, definida como relacionada com base em IBS maioritários, se dois ou três de três loci tipados mostraram evidência de IBS, e diferente com base na maioria não IBS, caso contrário. Chamadas heteroalélicas tinham evidências de IBS se incluíssem uma chamada que era idêntica a outra através da comparação. Se as amostras emparelhadas foram classificadas como relacionadas com base em IBS maioritários, ou se um ou mais dos loci iniciais não amplificaram, seis marcadores de microsatelite adicionais (Não-núcleo) foram genotipados (PV.1.501, PV. ms1, PV.ms5, PV.ms6, PV.ms7 e PV.ms16). para cada microsatélite, os detalhes incluindo o motivo, cromossoma e posição são apresentados no quadro complementar 3. As contagens de episódios particionados pelo número de marcadores adicionais dactilografados com sucesso são apresentadas na tabela suplementar 4. Para ver se marcadores adicionais recidivavam a inferência, dividimos a probabilidade de recidiva inferida nos dados genéticos nulos pelo número de marcadores usados para estimar a probabilidade de recidiva. Marcadores adicionais não inclinam recidiva inferência: a probabilidade de recidiva diminui do anterior com um a três marcadores, estabilizando em torno de 0, 25 posteriormente (Fig. suplementar. 5).
o alelo pedindo que os microssatélites, os comprimentos dos produtos de PCR foram medidos em comparação ao tamanho interno padrões (Genescan 500 LIZ) em um ABI 3100 Genetic analyzer (PE applied Biosystems), utilizando GENESCAN e GENOTYPER de software (applied Biosystems) para medir o alelo comprimentos e quantificar as alturas dos picos. Vários alelos foram chamados quando havia vários picos por locus e onde os picos menores eram \(> 33 \%\) da altura do alelo predominante. Incluímos amostras de controle negativo (DNA humano ou nenhum modelo) em cada execução de amplificação. Um subconjunto das amostras (n = 10) foi analisado em triplicado para confirmar a consistência dos resultados obtidos. Todos os pares de iniciadores foram testados para a especificidade usando DNA genômico de P. falciparum ou humanos.
Modelo tempo-a-acontecimento da recorrência da malária vivax
para infecções recorrentes por P. vivax nos estudos VHX e BPD, desenvolvemos e comparámos dois modelos de mistura de efeitos mistos Bayesianos descrevendo os dados tempo-a-acontecimento condicionados ao medicamento de tratamento administrado. O primeiro modelo (Modelo 1) assumiu 100% de eficácia da primaquina de alta dose com apenas reinfecção possível após a cura radical. O segundo modelo (modelo 2) permitiu recidiva e recrudescência após a administração de doses elevadas de primaquina. No quadro complementar 5 encontra-se uma lista completa dos pressupostos relativos a ambos os modelos. O modelo 1 serviu como modelo base para avaliar a robustez. O modelo 2 foi utilizado como modelo final e todas as estimativas comunicadas são dela derivadas. A notação foi escolhida de modo a ser consistente com a notação matemática para o modelo genético (ver abaixo). Note que na notação do modelo que segue \(n\) é um índice, enquanto acima é usado para denotar contagens. Para cada indivíduo indexado pelo índice \(n\Em 1..N\), registramos os intervalos de tempo (em dias) entre os sucessivos episódios de P. vivax (o episódio de inscrição é denotado Episódio 0). O último intervalo de tempo é censurado corretamente no final do acompanhamento. Os modelos não assumem nenhum viés de seleção de perda para acompanhamento. Para o \({n}{{\mathrm{{th}}}}\) individuais, dados sobre o tempo de intervalo \(t\) (o tempo entre o episódio \(t-1\) e o episódio \(t\)) é da forma \({{\boldsymbol{x}}}_{n}^{(t)}\) = {\({D}_{n}^{t},{Z}_{n}^{t},{C}_{n}^{t},{S}_{n}\)}, onde \({D}_{n}^{t}\in \{{\rm{COMO}},{\rm{CQ}},{\rm{PMQ}}+\}\) é a combinação de medicamentos utilizados para tratar episódio \(t-1\) (COMO: artesunato em monoterapia; CQ: cloroquina em monoterapia; PMQ\({}^{+}\): primaquine mais sangue-fase de tratamento), \({Z}_{n}^{r}\) é o intervalo de tempo em dias, \({C}_{n}^{t}\in \{0,1\}\) indica se o intervalo foi censurado, onde 1 corresponde a um direito censurado observação (i.e. acompanhamento terminou antes do próximo recorrência foi observada) e 0 corresponde a uma observados infecção recorrente, e \({S}_{n}\) indica o estudo em que o paciente foi recrutado (1: VHX, 2: BPD). Em geral, permitem \({{\boldsymbol{x}}}_{n}\) = {\({{\boldsymbol{x}}}_{n}^{(0)},\ldots ,{{\boldsymbol{x}}}_{n}^{(T)}\)} designar todos os tempo disponível-para-dados do evento para o \({n}{{\mathrm{{th}}}}\) individual. Algumas recorrências (oito) ocorreu nas primeiras 8 semanas para os pacientes randomizados para o diidroartemisinina-piperaquina braços do BPD de avaliação, para nós modelada a pós-profilático período de piperaquina como idêntica à da cloroquina (i.e. PMQ\({}^{+}\) inclui tanto a cloroquina e a diidroartemisinina-piperaquina como sangue-fase de tratamentos). Na realidade, os perfis de eliminação e as atividades intrínsecas são ligeiramente diferentes, com a piperaquina proporcionando uma supressão de estágio assexuado um pouco mais longa do que a cloroquina.
em ambos os modelos, o tempo de recorrência é modelado como uma mistura de quatro distribuições, com pesos de mistura dependendo do tratamento do episódio anterior. As distribuições da mistura correspondem aos diferentes estados de recorrência. As quatro misturas são: reinfecção, dada por uma distribuição exponencial; recidiva precoce (periódica), dada por uma distribuição Weibull com parâmetros dependentes do tratamento; recidiva tardia (taxa constante), dada por uma distribuição exponencial; recrudescência, dada por uma distribuição exponencial. O modelo 2 especifica proporções de mistura diferentes para o componente de reinfecção nos grupos não primaquina e primaquina, \({p}_{n}^{{\rm{AS}}}}={p}_{n}^{\rm {CQ}}}}}}}}\) e \({p}_{n}^{{{\rm{PMQ+}}}}}\), respectivamente. A proporção de mistura entre a recidiva inicial/periódica e a recidiva tardia/constante no componente recidiva é a mesma nos grupos da primaquina e da não primaquina.
a probabilidade para o modelo 2 é dada como
onde \({p}_{n}^{(\cdot )}\in (0,1)\) é o indivíduo e a droga específica mistura probabilidade de reinfecção (vamos definir o prévio para refletir a nossa crença de que \({p}_{n}^{{\rm{COMO}}}={p}_{n}^{{\rm{CQ}}}\ < \ {p}_{n}^{{\rm{PMQ+}}}\) e \({c}^{(\cdot )}\in (0,1)\) é o mistura aninhada de mistura específica de drogas probabilidade de recrudescência.
a probabilidade para o modelo 1 é a mesma, exceto que \({p}_{n}^{{\rm{PMQ+}}}}=1\) (apenas reinfecção possível). \({\mathcal{e} (\cdot)\) representa a distribuição exponencial. Em ambos os modelos, \({\lambda } _{{S}_{n}}\) é a taxa de reinfecção específica do estudo. A relação entre \({\lambda }_{1}\) e \({\lambda }_{2}\) é parametrised como \({\lambda }_{2}=\delta {\lambda }_{1}\), onde priores são especificados para \({\lambda }_{1}\) e \(\delta\). \(\delta\) especificou a diminuição na transmissão entre os períodos de estudo VHX e BPD. \({\lambda} _{{\rm {RC}}}}\) é a taxa de recrudescência (presumivelmente independente da droga). \({c}^{D}_{N}^{t}}\) é uma proporção de mistura aninhada dependente do fármaco entre recrudescência e recidiva. O tempo até recidiva é, por si só, uma distribuição de mistura em que \(q\) é a proporção de mistura duplamente aninhada entre recidivas iniciais (primeiro componente) e tardias (segundo componente). Esta é uma proporção fixa em todos os indivíduos. As recidivas tardias/constantes são parametrizadas pela constante de taxa \(\gamma\). O início de recaídas são considerados Weibull distribuída, indicado \({\mathcal{W}}(\cdot ,\cdot )\), com dependentes de drogas parâmetros de escala \({\mu }_{{D}_{n}^{t}}\) e a forma parameters \({k}_{{D}_{n}^{t}}\), na qual, com \({\mu }_{{\rm{CQ}}}={\mu }_{{\rm{PMQ+}}}\) e \({k}_{{\rm{CQ}}}={k}_{{\rm{PMQ+}}}\).
O indivíduo marginal de probabilidade de reinfecção é dada por \({p}_{n}^{{D}_{n}^{t}}\); o indivíduo marginal probabilidade de agravamento é dada por \(\left{c}^{{D}_{n}^{t}}\); o indivíduo marginal de probabilidade de recaída é dada por \(\left\left\).
usámos distribuições informativas prévias (tabela suplementar 1) para garantir a identificabilidade dos componentes da mistura. O conteúdo informativo dos dados, para além do especificado no prior, foi examinado visualmente utilizando parcelas anteriores a posteriores. A parcela anterior à posterior do modelo 2 é apresentada na figura suplementar. 6. A identificabilidade dos parâmetros foi determinada por simulação. Cinquenta conjuntos de dados sintéticos foram extraídos de cada um dos processos geradores de dados definidos pelos modelos 1 e 2 e uma versão modificada do modelo 2 que incorporava a reinfecção sazonal. O componente sazonal foi estimado a partir da distribuição empírica da semana de inscrição nos estudos de TPB e VHX. Os modelos foram então adaptados a estes conjuntos de dados simulados e parâmetros estimados foram comparados a Parâmetros de simulação-verdade. Figo Suplementar. 7 mostra as taxas estimadas de falha PMQ+ (usando o modelo 2) versus as Taxas Reais de falha para os dados gerados no modelo 2 (fit modelo bem especificado), e para os dados gerados na versão sazonal do modelo 2 (fit modelo mis-especificado), respectivamente. A reinfecção sazonal resulta numa ligeira sobrestimação da taxa de insucesso. A verificação Posterior do modelo foi feita simulando 500 conjuntos de dados sintéticos de tempo para evento sob a distribuição preditiva posterior do ajuste final do modelo. O número de recorrências por pessoa-ano para cada braço de tratamento foi escolhido como estatísticas sumárias usadas para calcular os valores p preditivos posteriores (Fig. suplementar. 7).
The stan models output (i) Monte Carlo posterior distributions for all model parameters; (ii) posterior estimates of recurrence states for each time interval \({{\boldsymbol{x}}}}}_{n}^(t)}\); (iii) log likely estimates of each posterior draw. Para cada modelo, corremos oito cadeias com \(1{0}^{5}\) iterações, desbaste por 400 iterações e descartaste metade para o burn-in. A convergência das cadeias MCMC foi avaliada utilizando traceplots avaliando a mistura e o acordo das oito cadeias independentes. Todas estas análises podem ser replicadas com o repositório GitHub online.
Alelo frequências e eficaz de cardinalidade
Para cada microsatellite genotipada, alelo frequências foram estimadas utilizando-se disponíveis todos os dados genéticos de inscrição episódios (137 VHX, 79 BPD) e um multinomial de Dirichlet-modelo (Complementar Fig. 8). Para cada marcador, a cardinalidade efectiva \({n}^ {*}\), definida como o número de alelos que fornecem a mesma probabilidade de identidade por acaso dadas frequências de alelos equifrequentes, foi estimada como uma sobre a soma das frequências de alelos squared40. A partir das cardinalidades efetivas podemos calcular o número de SNPs bialélicos hipotéticos que os nove microssatélitos equivalem a como segue:
onde \(m\) é o índice sobre o \(M=9\) microssatélites e o logaritmo de base é \({n}_{{\rm{SNP}}}^{* }\), a suposta taxa média efectiva de cardinalidade de um hipotético SNP. Este é 2 para um SNP ideal e aproximadamente 1,5 para um SNP40 realista.
Genetic model
The genetic model outputs the probability that a recurrent P. vivax episódio em um determinado indivíduo é um agravamento, recidiva ou reinfecção com relação ao observado anteriormente episódios, dada de três fatores: (1) antes de probabilidades de que o episódio é um agravamento, recidiva ou reinfecção (neste trabalho são baseados no tempo-para-dados do evento); (2) um conjunto de nível de população alelo frequência estimativas; (3) disponível de dados genéticos para observados episódios para o indivíduo, cada um com, no máximo, nove polyallelic microsatellite markers. Para propagar a incerteza em (1) e (2), extraímos 100 amostras de Monte Carlo do modelo time-to-event e das distribuições Dirichlet posteriores sobre frequências alelas para cada marcador. O modelo genético não captura incerteza devido à variação do número de marcadores genotipados, pois é computacionalmente proibitivo fazê-lo atualmente. No entanto, o modelo genético não interpreta dados limitados: quando os marcadores genotipados são poucos, simplesmente retorna estimativas próximas ao anterior. O resto desta seção dá uma descrição informal do modelo. Uma descrição detalhada com uma lista de pressupostos e a especificação matemática completa está nos métodos suplementares.
Para um determinado indivíduo, parasitas dentro e entre as infecções são considerados para ser estranhos, irmãos, ou clones em relação a um outro (estranhos refere-se a todos os parasitas, cuja ancestralidade compartilhada datas, além de um único mosquito). O conjunto de relações entre parasitas pode ser representado por um grafo totalmente conectado. Cada vértice representa um haplóides genótipo, e cada aresta entre genótipos é rotulado como um irmão ou um estranho quando os genótipos estão contidas dentro da mesma infecção, ou como um clone, um irmão ou um estranho quando os genótipos são de diferentes infecções. Para infecções complexas, o número de vértices é definido como o número máximo de alelos por marcador observado.
o modelo assume que recidivas podem ocorrer para todas as relações inter-parasitárias através de infecções (estranhos, irmãos e clones), enquanto reinfecções ocorrem apenas como estranhos, e recrudescências apenas como clones. Os passos-chave do modelo são os seguintes. Primeiro, calculamos a probabilidade dos dados genéticos dados de um gráfico de relação rotulado. Em segundo lugar, calculamos a probabilidade do grafo proposto dado que o episódio recorrente é uma recrudescência, uma recaída e uma reinfecção. Terceiro, resumimos todos os gráficos possíveis. O conjunto de grafos rotulados inclui todas as formas possíveis de fasear os dados de microsatelite (ou seja, atribuir alelos a genótipos haploid em infecções complexas), bem como todas as relações viáveis entre genótipos haploid. Por exemplo, se genótipo A é um clone de B E B é um clone de C, a única relação viável entre a E C é clonal.
the concept of relatedness (probability of IBD) features in the first step. No entanto, o modelo não estima a relação. Em vez disso, estima-se a probabilidade de observar os dados fornecidos pela IBD multiplicada pela probabilidade da IBD condicionada a uma relação especificada (por exemplo, 0,5 para irmãos em uma população outbred). Este cálculo faz uso de frequências alelas (alelos comuns compartilhados são susceptíveis de ser idênticos, mas não necessariamente devido à descida, enquanto alelos raros compartilhados são mais prováveis IBD). Nós, em seguida, soma mais de duas possíveis DII cenários (alelos são o IBD ou não) para obter a probabilidade dos dados observados condicional da relação especificada,
isto é calculado para todas as relações emparelhadas no gráfico de relacionamento (veja métodos suplementares para detalhes completos).
a complexidade computacional do modelo genético limita-o à análise conjunta de três episódios (duas recorrências) por paciente (em nossos dados este é o caso para 158 pacientes). Para cada indivíduo com mais de duas recorrências (54 pacientes), estimamos probabilidades emparelhadas de estados de recorrência entre os episódios (usando o modelo acima) e construímos uma matriz de adjacência. As probabilidades de recidiva foram então definidas como proporcionais à probabilidade máxima estimada de recidiva em relação a todos os episódios anteriores, e as de recrudescência em relação ao episódio imediatamente anterior. A probabilidade de reinfecção é o complemento da probabilidade de recaída mais recrudescência. Estas probabilidades foram então re-ponderadas para somar a 1.
Simulation Genetic
We used simulation to explore marker requirements for recurrent state inferência. Como descrito acima, os dados sobre marcadores de microssatelite independentes de 3 a 12 foram simulados para infecções emparelhadas (um episódio primário seguido de uma única recorrência) sob três cenários: a recorrência contém um genótipo parasita haplóide que é um irmão, estranho ou clone de um genótipo parasita haplóide na infecção primária. Os dados simulados foram analisados assumindo-se que os estados de recorrência eram uniformes antes (ou seja, recrudescência, reinfecção e recidiva, cada um com probabilidades anteriores de um terço). Para cada um dos cenários estranho, irmão e clonal, simulamos dados para uma infecção inicial e recorrente com os respectivos COIs. 1 & 1, 2 & 1, and 1 & 2, with and without error; and respective COIs 3 & 1, without error. Para ilustrar o comportamento do modelo quando aplicado a dados errôneos, os dados com erro foram simulados usando uma probabilidade de erro extremamente alta por locus (0,2 versus erro realista).\(<\ 0.01\)41). Quando COIs excedeu um, o irmão, estranho ou clone estava entre genótipos haplóides estranhos não relacionados (um gráfico de relacionamento com, no máximo, uma única aresta não-estranha). Para um dado conjunto de Ica, este tipo de gráfico produz dados altamente diversificados e é, portanto, o mais difícil de analisar. Para episódios não errôneos com COIs em 1 ou 2, exploramos cardinalidades de 13 e 4 (média e mínima, respectivamente, do nosso painel de nove microsatélites). Para os dados errôneos e para os episódios com COIs de 3 & 1 usamos cardinalidade igual a 13 apenas. Os resultados de um subconjunto ilustrativo das simulações genéticas são apresentados na Fig. 5 e figos suplementares. 3 e 4. Todas as simulações genéticas podem ser replicadas a partir do repositório GitHub online, ver pasta Simulation_Study.
classificação de episódios recorrentes
a estimativa da taxa de descoberta de falhas falsas do modelo genético e da Fig. Ambos necessitam da especificação dos limites de classificação. Escolhemos arbitrariamente o intervalo como a zona de incerteza. Cada recorrência é classificado como uma reinfecção ou uma falha, onde o fracasso é uma recaída ou recrudescência: se a soma do superior credível intervalos de recaída mais recrudescimento está a menos de 0,3, a recorrência é classificado como uma re-infecção; se a soma dos menores credível intervalos de recaída mais recrudescimento excede 0.7, a recorrência é classificado como uma falha; caso contrário, a classificação é considerada incerta. Uma vez que havia evidências negligenciáveis de recrudescência, todas as falhas são essencialmente recidivas.
Reporting Summary
Further information on research design is available in the Nature Research Reporting Summary linked to this article.