Evaluation of three prognostic indexes in follicular lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
6595 Background: Three validated prognostic models have been proposed for use in patients with follicular lymphoma (FL), the International Non-Hodgkin’s Lymphoma Prognostic Index (IPI), the ILI model from the Italian intergroup, and recently the FLIPI model from the French International Lymphoma Prognostic Index. The aim of this study was to apply these three models to a group of FL patients to determine the concordance between them and their usefulness in predicting clinical outcome, including rate of transformation. Methods: The IPI index (age >60 years, extranodal involvement ≥2 sites, elevated lactate dehydrogenase (LDH), ECOG performance status ≥2, stage ≥3), the ILI index (age >60, extranodal involvement ≥ 2 sites, elevated LDH, male sex, B symptoms and erythrocyte sedimentation rate ≥ 30) and the FLIPI index (age > 60, stage ≥ 3, elevated LDH, number of nodal sites > 4, hemoglobin < 120 g/L), respectively were calculated and applied to 100 patients diagnosed with FL (grade I-III) between 1994 and 2001. Overall survival (OS) and progression free survival (PFS) were calculated for each prognostic group (low, intermediate and high risk) by the Kaplan-Meier method. Results: The median follow-up of our series was 31 months (mo) (range 1–340). Median OS was 24 mo (range 1–226). The median PFS was 41 mo (range 4–145). Concordance between the three indexes was 40%. The index that best predicted mortality was the ILI (p=0.027). The distribution of patients and mean overall survival according to risk group were similar for each index. Patients who went on to transform to aggressive NHL were rarely classified as high risk at diagnosis of FL by any index. Conclusions: Although the concordance between the three models was low, each is useful for classifying FL patients into risk groups and in predicting outcome in this group of patients. Transformation was not well predicted by any of the models. This information will be combined with cytogenetic, immunohistochemical, and DNA microarray data from frozen tumor tissue (currently proceeding) to develop a combined molecular and clinical prognostic index. A combined index may help select appropriate treatment for individual patients. No significant financial relationships to disclose.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».