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Enregistrement W152497440 · doi:10.1182/blood.v124.21.394.394

Validation of a Prognostic Model to Assess the Risk of CNS Disease in Patients with Aggressive B-Cell Lymphoma

2014· article· en· W152497440 sur OpenAlexaff
Kerry J. Savage, Samira Zeynalova, Roopesh Kansara, Maike Nickelsen, Diego Villa, Laurie H. Sehn, Marita Ziepert, David W. Scott, Michael Pfreundschuh, Randy D. Gascoyne, Joseph M. Connors, Bertram Glaß, Markus Loeffler, Norbert Schmitz

Notice bibliographique

RevueBlood · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCNS Lymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensSpinal Cord Injury BCUniversity of British ColumbiaBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRituximabInternal medicineLymphomaDiffuse large B-cell lymphomaOncologyInternational Prognostic IndexCohort

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Despite the improvement of outcome of aggressive B-cell lymphomas in the rituximab treatment era, central nervous system (CNS) relapse continues to pose a significant management problem. It remains a challenge to select patients (pts) in whom specific diagnostic procedures to identify CNS disease at diagnosis should be performed and to target a high risk group in whom a CNS prophylaxis strategy is warranted. The German High-Grade Non-Hodgkin Lymphoma Study Group (DSHNHL) recently proposed a new prognostic model incorporating the 5 IPI factors (age > 60 y, LDH > N, stage 3 or 4, extranodal (EN) sites > 1) in addition to kidney/adrenal gland involvement to predict the risk of secondary CNS disease in pts with aggressive B-cell lymphoma. This model effectively stratified patients into 3 risk groups: low risk (0-1 factors, 2 y CNS relapse risk .6% (95% CI 0.0-1.2); intermediate risk (2-3 factors, 2 y CNS relapse risk 3.4 %( 95% CI 2.2-4.6)) and high risk (4-6 factors, 2 y CNS relapse risk of 10.2% (95% CI 6.3-14.1)) (Schmitz et al. Hematol. Oncol. 2013: 31, 047a). Herein, we sought to validate this model in an independent cohort of DLBCL treated with R-CHOP chemotherapy at the British Columbia Cancer Agency (BCCA). Methods: The DSHNHL dataset on which the model was initially developed was comprised of 2164 patients with aggressive B-cell lymphomas (n= 1735, 80.2% diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL)), 18-80 years of age who were treated with rituximab with (CHO(E) P-like chemotherapy on prospective studies. The BCCA Lymphoid Cancer Database was screened to identify all patients with DLBCL treated with curative intent R-CHOP chemotherapy. Results: In total, 1597 patients were diagnosed with DLBCL at the BCCA and received at least one cycle of curative intent R-CHOP chemotherapy. The median follow-up for living patients was 4.2 years. Pts in the BCCA population-based DLBCL cohort were more likely to have poor risk features including PS >1, advanced age and a high IPI score (Table 1). Applying the 6 factor model, very similar risk groups were identified: low risk (0-1 factors 2 year CNS relapse risk .8% (95% CI 0.0-1.6%).; intermediate risk (2-3 factors 2 year CNS relapse risk 3.9% (95% CI 2.3-5.5%); and high risk (4-6 factors 2 y CNS relapse risk 12% (95% CI 7.9-16.1%) (Figure 1). The median time to CNS relapse was 6.7 months from the time of diagnosis in the BCCA group and was 7.2 months in the DSHNHL group highlighting that this event typically occurs early in the disease course. In both datasets kidney/adrenal involvement was highly associated with CNS relapse (2 year CNS risk BCCA 33%; 14% DSHNHL), the difference likely reflecting the higher risk pts in the BCCA population-based setting. Conclusions: We have validated the proposed DSHNHL prognostic model for CNS relapse in an independent dataset. The model identifies a high risk group in which diagnostic procedures to rule out CNS disease are highly recommended at diagnosis including MRI head, and cerebrospinal fluid analysis by cytology and flow cytometry and consideration of CNS-directed therapies. Kidney/adrenal involvement is consistently associated with a high risk of CNS relapse in the rituximab treatment era for which CNS prophylaxis should be incorporated into front-line therapy. Table 1 Clinical factor BCCA N=1597 DSHNHL N=2164 Age > 60 years * Median age 1035 (65%) 65 years (16-94) 974 (45%) 58 years (18-80) Median follow-up 4.6 years 2.9 years Male sex 915 (57%) 1244 (57.5%) PS > 1* 584 (37%) 247 (11%) Elevated LDH 1147 (53.0%) 737 (49.0%) EN > 1 396 (25%) 479 (22%) Stage 3 or 4 916 (57%) 1148 (53%) IPI * 0,1 2 3 4,5 463 (31%) 359 (24%) 350 (23%) 329 (22%) 1009 (47%) 523 (24%) 398 (18%) 231 (11%) Bulky disease > 7cm 636 (41%) 1027 (47.5%) * P< 0.05 Figure 1 Figure 1. Disclosures Savage: F Hoffmann-La Roche: Other. Villa:F Hoffmann-La Roche: Other. Sehn:Roche: Research Funding. Pfreundschuh:Roche: Advisory Board Other, Research Funding. Gascoyne:Hoffman La-Roche: Research Funding. Connors:Seattle Genetics, Inc.: Research Funding; Roche: Research Funding.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,214

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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