B-IGEV (bortezomib plus IGEV) versus IGEV before high-dose chemotherapy followed by autologous stem cell transplantation in relapsed or refractory Hodgkin lymphoma: a randomized, phase II trial of the Fondazione Italiana Linfomi (FIL)
Notice bibliographique
Résumé
This randomized, multicenter study evaluates the addition of bortezomib (13 mg/m(2)) to IGEV (B-IGEV) in patients with relapsed/refractory Hodgkin Lymphoma (HL). Patients received either four courses of IGEV alone (n = 40) or B-IGEV (n = 40). The primary endpoint was the complete response (CR) proportion, evaluated by FDG-PET, after induction chemotherapy. CR proportion was 39% with B-IGEV and 53% with IGEV. PFS and OS were similar between the two groups (two-year PFS: 58% vs 56%; two-year OS: 93% vs 81%). The PET-negative status after treatment was the only variable favorably influencing both PFS (two-year PFS: 77% vs 40%; p = 0.002) and OS (two-year OS: 100% vs 76%; p < 0.001). Toxicity was overall similar with the two regimens. The addition of bortezomib to IGEV does not improve response in relapsed/refractory HL patients. However, its favorable therapeutic and safety profile, and the prognostic role of pre-transplant PET negativity in patients receiving IGEV-based regimens are confirmed.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».