Outcomes in splenic marginal zone lymphoma: analysis of 107 patients treated in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Splenic marginal zone lymphoma (SMZL) accounts for less than 2% of all non-Hodgkin lymphomas. We identified 107 cases diagnosed with SMZL between 1985 and 2012 from the British Columbia Cancer Agency Centre for Lymphoid Cancer and Lymphoma Pathology Databases. Patient characteristics were: median age 67 years (range 30-88), male 40%, stage IV 98%, splenomegaly 93%, bone marrow involvement 96%, peripheral blood involvement 87%. As initial treatment, 52 underwent splenectomy (10 with chemotherapy), 38 chemotherapy alone (21 chemoimmunotherapy containing rituximab, 1 rituximab alone), two antivirals for hepatitis C, and 15 were only observed. The 10-year overall survival for first-line splenectomy versus chemotherapy was 61% and 42%, respectively [Hazard Ratio (HR) 0·48, 95% confidence interval (CI) 0·26-0·88, P = 0·017]. The 10-year failure-free survival (FFS) after first-line splenectomy vs chemotherapy was 39% and 14%, respectively (HR 0·48, 95% CI 0·28-0·80, P = 0·004). Among the 38 patients who received first-line chemotherapy, FFS was similar between those receiving rituximab (n = 22) and those who did not (n = 16) (HR 0·64, 95% CI 0·31-1·34, P = 0·238). Fifteen patients transformed to aggressive lymphoma with median time to transformation of 3·5 years (range 6 months to 12 years) and the 10-year transformation rate was 18%. In conclusion, splenectomy remains a reasonable treatment for patients with SMZL.
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 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) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».