A 15-Year Analysis of Early and Late Autologous Hematopoietic Stem Cell Transplant in Relapsed, Aggressive, Transformed, and Nontransformed Follicular Lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
Autologous stem cell transplant (ASCT) has been shown to be an effective treatment for follicular lymphoma (FL). We explored our experience in ASCT for FL among all patients treated over a 15-year period from diagnosis through their entire treatment history including relapse post ASCT. All patients who underwent an unpurged ASCT for relapsed, advanced FL between June 1990 and December 2000 were analyzed. After salvage therapy they received melphalan/etoposide/total body irradiation, BCNU, etoposide, cytarabine, melphalan (BEAM), or cyclophosphamide BCNU etoposide (CBV) as conditioning for the ASCT. One hundred thirty-eight patients with a median age of 48 years and a median follow-up of 7.6 years were analyzed. The majority were of the subtype grade 1, nontransformed (FL-NT), having had 1 prior chemotherapy. The progression-free (PFS) and overall survival (OS) of the FL-NT at 10 years were 46% and 57%, respectively, and at 5 years for the transformed (FL-T) were 25% and 56%, respectively, of which only the PFS was significantly different (P=.007). The median OS from diagnosis was 16 years for the FL-NT. ASCT positively altered the trend of shorter remissions with subsequent chemotherapies, and there was no difference in OS between those who had 1, 2, or >2 chemotherapies prior to ASCT. Salvage therapy for relapse post ASCT was effective (OS>1 year) in a third of patients. Unpurged ASCT is an effective tool in the treatment of relapsed, aggressive FL-NT and FL-T, is superior to retreatment with standard chemotherapy, is effective at various stages of treatment, is likely to have a beneficial influence on the natural history of this disease, and the disease is amenable to salvage therapy post-ASCT relapse.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».