HIV-Associated Burkitt Lymphoma: Good Efficacy and Tolerance of Intensive Chemotherapy Including CODOX-M/IVAC with or without Rituximab in the HAART Era
Notice bibliographique
Résumé
Background. The outcome of HIV-associated non-Hodgkin lymphoma (NHL) has improved substantially in the highly active antiretroviral therapy (HAART) era. However, HIV-Burkitt lymphoma (BL), which accounts for up to 20% of HIV-NHL, has poor outcome with standard chemotherapy. Patients and Methods. We retrospectively reviewed HIV-BL treated in the HAART era with the Magrath regimen (CODOX-M/IVAC±R) at four Canadian centres. Results. Fourteen patients with HIV-BL received at least one CODOX-M/IVAC±R treatment. Median age at BL diagnosis was 45.5 years, CD4 count 375 cells/mL and HIV viral load (VL) <50 copies/mL. Patients received PCP prophylaxis and G-CSF, 13 received HAART with chemotherapy and 10 rituximab. There were 63 episodes of toxicity, none fatal, including: bacterial infection, n = 20; grade 3-4 hematologic toxicity, n = 14; febrile neutropenia, n = 7; oral thrush; and ifosfamide neurological toxicity, n = 1 each. At a median followup of 11.7 months, 12 (86%) patients are alive and in remission. All 10 patients who received HAART, chemotherapy, and rituximab are alive. CD4 counts and HIV VL 6 months following BL therapy completion (n = 5 patients) were >250 cells/mL and undetectable, respectively, in 4. Conclusion. Intensive chemotherapy with CODOX-M/IVAC±R yielded acceptable toxicity and good survival rates in patients with HIV-associated Burkitt lymphoma receiving HAART.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».