Notice bibliographique
Résumé
The management of non-Hodgkin lymphoma is complicated by wide heterogeneity within recognized subtypes. Patients with supposedly similar diagnoses can have remarkably varied clinical presentations, molecular profiles and clinical outcomes. Reliable prognostic markers could allow the identification of patient subsets that may benefit from alternate approaches. Historically, a large number of clinical and molecular prognostic factors have been elucidated. However, the recent introduction of new therapies such as monoclonal antibodies has revolutionized treatment practices and greatly improved outcomes. This has called into question the value of previously recognized prognostic factors that need to be revalidated in the era of immunochemotherapy. It would appear that the commonly used clinical indices (IPI and FLIPI) retain predictive capacity, although they may have limited ability to identify a very poor outcome group. Currently there are no molecular markers that have been revalidated and shown to retain significance in the setting of current treatment practices for diffuse large B-cell lymphoma or follicular lymphoma. The biologic insights provided by molecular studies should allow for more targeted therapies to be developed, which will increase treatment choice and the possibility of tailored therapy in the future. It is imperative that future steps forward be made in the context of well-designed clinical trials with prospective correlative studies of clinical and biologic markers. This will allow us to continuously assess outcome predictors in the context of treatment change and to rationally design tailored treatment algorithms.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».