Prognostic significance of immunohistochemical biomarkers in diffuse large B-cell lymphoma: a study from the Lunenburg Lymphoma Biomarker Consortium
Notice bibliographique
Résumé
The Lunenburg Lymphoma Biomarker Consortium (LLBC) evaluated the prognostic value of IHC biomarkers in a large series of patients with diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL). Clinical data and tumor samples were retrieved from 12 studies from Europe and North America, with patients treated before or after the rituximab era. Using tissue microarrays from 1514 patients, IHC for BCL2, BCL6, CD5, CD10, MUM1, Ki67, and HLA-DR was performed and scored according to previously validated protocols. Optimal cut points predicting overall survival of patients treated in the rituximab era could only be determined for CD5 (P = .003) and Ki67 (P = .02), whereas such cut points for BCL2, BCL6, HLA-DR, and MUM1 could only be defined in patients not receiving rituximab. A prognostic model for patients treated in the rituximab era identified 4 risk groups using BCL2, Ki67, and International Prognostic Index (IPI) with improved discrimination of low-risk patients. Newly recognized correlations between specific biomarkers and IPI highlight the importance of carefully controlling for clinical and biologic factors in prognostic models. These data demonstrate that the IPI remains the best available index in patients with DLBCL treated with rituximab and chemotherapy.
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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 ».