Non-Hodgkin lymphoma and pre-existing conditions: spectrum, clinical characteristics and outcome in 213 children and adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Children and adolescents with pre-existing conditions such as DNA repair defects or other primary immunodeficiencies have an increased risk of non-Hodgkin lymphoma. However, large-scale data on patients with non-Hodgkin lymphoma and their entire spectrum of pre-existing conditions are scarce. A retrospective multinational study was conducted by means of questionnaires sent out to the national study groups or centers, by the two largest consortia in childhood non-Hodgkin lymphoma, the European Intergroup for Childhood non-Hodgkin Lymphoma, and the international Berlin-Frankfurt-Münster Study Group. The study identified 213 patients with non-Hodgkin lymphoma and a pre-existing condition. Four subcategories were established: a) cancer predisposition syndromes (n=124, 58%); b) primary immunodeficiencies not further specified (n=27, 13%); c) genetic diseases with no increased cancer risk (n=40, 19%); and d) non-classifiable conditions (n=22, 10%). Seventy-nine of 124 (64%) cancer predispositions were reported in groups with more than 20 patients: ataxia telangiectasia (n=32), Nijmegen breakage syndrome (n=26), constitutional mismatch repair deficiency (n=21). For the 151 patients with a known cancer risk, 5-year event-free survival and overall survival rates were 40%±4% and 51%±4%, respectively. Five-year cumulative incidences of progression/relapse and treatment-related death as a first event were 22%±4% and 24%±4%, respectively. Ten-year incidence of second malignancy was 24%±5% and 7-year overall survival of the 21 patients with a second malignancy was 41%±11%. Patients with non-Hodgkin lymphoma and pre-existing conditions have an inferior survival rate with a large proportion of therapy-related deaths compared to patients with non-Hodgkin lymphoma and no pre-existing conditions. They may require special vigilance when receiving standard or modified/reduced-intensity chemotherapy or when undergoing allogeneic stem cell transplantation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».