Relative frequency of non‐Hodgkin lymphoma subtypes in selected centres in North Africa, the middle east and India: a review of 971 cases
Notice bibliographique
Résumé
Comparative data regarding the distribution of non-Hodgkin lymphoma (NHL) subtypes in North Africa, the Middle East and India (NAF/ME/IN) is scarce in the literature. In this study, we evaluated the relative frequencies of NHL subtypes in this region. Five expert haematopathologists classified 971 consecutive cases of newly-diagnosed NHL from five countries in NAF/ME/IN. After review, 890 cases (91·7%) were confirmed to be NHL and compared to 399 cases from North America (NA). The male-to-female ratio was significantly higher in NAF/ME/IN (1·8) compared to NA (1·1; P< 0·05). The median ages of patients with low-grade (LG) and high-grade (HG) B-NHL in NAF/ME/IN (56 and 52 years, respectively) were significantly lower than in NA (64 and 68 years, respectively). In NAF/ME/IN, a significantly lower proportion of LG B-NHL (28·4%) and a higher proportion of HG B-NHL (58·4%) were found compared to NA (56·1% and 34·3%, respectively). Diffuse large B-cell lymphoma was more common in NAF/ME/IN (49·4%) compared to NA (29·3%), whereas follicular lymphoma was less common in NAF/ME/IN (12·4%) than in NA (33·6%). In conclusion, we found significant differences in NHL subtypes and clinical features between NAF/ME/IN and NA. Epidemiological studies are needed to better understand the pathobiology of these differences.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».