Impact of Concordant and Discordant Bone Marrow Involvement on Outcome in Diffuse Large B-Cell Lymphoma Treated With R-CHOP
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: In diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL), prior studies suggest that concordant bone marrow involvement with DLBCL portends a poorer prognosis, whereas discordant bone marrow involvement with small B-cell lymphoma does not. We examined the significance of bone marrow involvement in patients treated in the current era of therapy including rituximab. PATIENTS AND METHODS: We performed a retrospective analysis of the prognostic impact of bone marrow involvement in an unselected population of patients with newly diagnosed DLBCL treated with rituximab plus cyclophosphamide, doxorubicin, vincristine, and prednisone in British Columbia and Auckland, New Zealand, with complete clinical information and evaluable staging bone marrow biopsies. RESULTS: In total, 795 patients were identified. Six hundred seventy (84.3%) of 795 had a negative bone marrow, 67 patients (8.4%) had concordant and 58 (7.3%) had discordant involvement. Median follow-up was 41 months (range, 1 to 115). Progression-free survival (PFS) was inferior in those with concordant (P < .001) and discordant (P = .019) involvement while overall survival (OS) was inferior in those with concordant involvement (P < .001) only. In a multivariate analysis controlling for the International Prognostic Index (IPI) score, concordant involvement remained an independent predictor of PFS (P < .001) and OS (P = .007). Discordant involvement was associated with older age, elevated lactate dehydrogenase, advanced stage, and increased number of extranodal sites and was not a negative prognostic factor independent of the IPI score. CONCLUSION: The negative prognostic impact of discordant involvement is adequately represented by the IPI score, while the risk with concordant involvement is greater than that encompassed by this predictor. The results emphasize the need for accurate staging assessment of bone marrow involvement in DLBCL.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 ».