An enhanced International Prognostic Index (NCCN-IPI) for patients with diffuse large B-cell lymphoma treated in the rituximab era
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The International Prognostic Index (IPI) has been the basis for determining prognosis in patients with aggressive non-Hodgkin lymphoma (NHL) for the past 20 years. Using raw clinical data from the National Comprehensive Cancer Network (NCCN) database collected during the rituximab era, we built an enhanced IPI with the goal of improving risk stratification. Clinical features from 1650 adults with de novo diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) diagnosed from 2000-2010 at 7 NCCN cancer centers were assessed for their prognostic significance, with statistical efforts to further refine the categorization of age and normalized LDH. Five predictors (age, lactate dehydrogenase (LDH), sites of involvement, Ann Arbor stage, ECOG performance status) were identified and a maximum of 8 points assigned. Four risk groups were formed: low (0-1), low-intermediate (2-3), high-intermediate (4-5), and high (6-8). Compared with the IPI, the NCCN-IPI better discriminated low- and high-risk subgroups (5-year overall survival [OS]: 96% vs 33%) than the IPI (5 year OS: 90% vs 54%), respectively. When validated using an independent cohort from the British Columbia Cancer Agency (n = 1138), it also demonstrated enhanced discrimination for both low- and high-risk patients. The NCCN-IPI is easy to apply and more powerful than the IPI for predicting survival in the rituximab era.
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.
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) | 0,000 | 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 découle