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Enregistrement W2405133210 · doi:10.3760/cma.j.issn.0366-6999.20140120

Distinct characteristics and new prognostic scoring system for Chinese patients with Waldenström macroglobulinemia

2014· article· en· W2405133210 sur OpenAlexaff
Shuhua Yi, Rui Cui, Zengjun Li, Gang An, Junyuan Qi, Dehui Zou, Peihong Zhang, Hui-shu Chen, Jianxiang Wang, Hong Chang, Lugui Qiu

Notice bibliographique

RevueChinese Medical Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Lymphocytic Leukemia Research
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWaldenstrom macroglobulinemiaInternal medicineMacroglobulinemiaUnivariate analysisMultivariate analysisInternational Prognostic Scoring SystemMalignancyAsymptomaticGastroenterologyMultiple myelomaLymphomaMyelodysplastic syndromesBone marrow

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Waldenström macroglobulinemia (WM) is an uncommon lymphoid malignancy. The characteristics and prognosis of WM have never been systematically studied in the East. METHODS: We analyzed the clinical characteristics and the prognostic factors of 90 Chinese WM patients, and compared them with the Western reports. RESULTS: The median age was 62 years old with a male-to-female ratio of 3.74. The most common symptoms at diagnosis were fatigue (77.8%) and bleeding (20%), while only 6 patients (6.7%) were asymptomatic. In the univariate analysis, age >62 years, thrombocytopenia, leucopenia, cytopenias ≥ 2, and high risk on the international prognostic scoring system for WM were the adverse risk factors, but only age >62 years and ≥ 2 cytopenias were the independent prognostic factors in the multivariate analysis. Using age <62 years and ≥ 2 cytopenias, three significantly different prognostic groups could been distinguished, with 5-year overall survival of 71.6%, 48.6%, and 17.0% (P < 0.001). CONCLUSION: Distinct characteristics exist in WM in China compared to the West and we describe a new simple prognostic model for newly diagnosed WM 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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,908

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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