Prognostic Utility of Transforming Growth Factor Beta-1 in Diffuse Large Cell Non-Hodgkin Lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
Background: Non-Hodgkin lymphomas (NHLs) are heterogeneous group of lymphoproliferative malignancies with different patterns of behavior and response to treatment that usually originate in lymphoid tissues and can spread to other organs. The aim of the work was to evaluate transforming growth factor beta-1 (TGF-β1) in diffuse large cell B-cell lymphoma and response to R-CHOP protocol of therapy. Methods: This study had been conducted on 50 patients with diffuse large B-cell lymphoma, their ages ranged from 18 to 60 years with a mean age of 44.5 ± 10.7 years. Ten age- and sex-matched apparently healthy individuals were included as control group and the diagnosis and staging of diffuse large B-cell lymphoma was based on clinical, radiological and histopathological criteria. Results: Our study revealed that soluble TGF-β1 was significantly elevated in comparison to control group (P < 0.001), and it was correlated with advanced stages, bulky disease, high risk international prognostic index, and partially or non-responded patients (r = 0.6, 0.8, 0.3, and 0.2, respectively), TGF-β1 which was high in all patients. It was an independent risk factor for disease-free survival (DFS) (P = 0.007, hazard ratio (HR): 3.5) and overall survival (OS) (P = 0.003, HR: 5.8), along with poor performance status (PS); patients with high TGF-β1 initially showed inferior survival curves in non-responded compared with responded patients for treatment in OS (2-year OS of 72%, P < 0.001) and DFS (2-year DFS of 54%, P < 0.00). Conclusion: A significant relation was detected between TGF-β1 and treatment response as well as survival indicating its promising value as a prognostic and predictive marker for treatment outcome and survival. J Hematol. 2015;4(1):131-136 doi: http://dx.doi.org/10.14740/jh194w
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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 ».