Primary Bone Lymphoma: A New and Detailed Characterization of 28 Patients in a Single-Institution Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The incidence of primary bone lymphoma (PBL) is so rare that many of its aspects remain unknown. A number of studies have been reported from Western countries, but only a few reports are available from Asia. METHODS: We retrospectively analyzed 28 consecutive patients diagnosed with PBL initially treated at our hospital between 1995 and 2004. All patients underwent chemotherapy with half receiving radiotherapy as their initial treatment. A log-rank test was used in a univariate analysis to identify factors affecting overall survival. RESULTS: Fifteen (54%) patients were male and 13 (46%) female with a median age of 47 (range: 5-81). Although 19 (68%) patients had diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL), other histopathological subtypes (three B-lymphoblastic lymphoma, two anaplastic large cell lymphoma, two indolent B-cell lymphoma, one NK/T-cell lymphoma (NTCL) and one Hodgkin lymphoma) were also included. The pelvis was the most frequently involved site (54%). While 68% of patients had stage IV disease, none of them showed bone marrow involvement at their initial diagnosis. Despite 61% high intermediate-risk and high-risk patients based on the International Prognostic Index, the estimated 3-year overall and progression-free survival rates were 84% and 77%, respectively. Only 'histopathological subtype (immunoblastic variant of DLBCL or NTCL versus others)' and 'response to initial treatment (progression versus remission)' were factors significantly affecting overall survival. CONCLUSIONS: Although the total number of patients was relatively small, the detailed clinical data analyses presented here revealed several new characteristics of PBL and some aspects that may be unique to Japanese patients.
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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».