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Enregistrement W2531303528 · doi:10.2340/00015555-2543

Subcutaneous Panniculitis-like T-cell Lymphoma: Immunosuppressive Drugs Induce Better Response than Polychemotherapy

2016· article· en· W2531303528 sur OpenAlexaff
David Michonneau, Tony Petrella, Nicolás Ortonne, S. Oro, Nicolás Franck, Stéphane Barète, Maxime Battistella, M. Beylot‐Barry, B Vergier, M. Maynadié, Christine Bodemer, Olivier Hermine, M. Bagot, Nicole Brousse, Sylvie Fraïtag

Notice bibliographique

RevueActa Dermato Venereologica · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCutaneous lymphoproliferative disorders research
Établissements canadiensHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesAssistance publique-Hôpitaux de ParisUniversité Pierre et Marie CurieUniversité Paris DescartesCentre National de la Recherche ScientifiqueInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleInstitut des maladies génétiques Imagine
Mots-clésMedicineLymphomaPanniculitisPathologicalInternal medicineT-cell lymphomaPathologyDermatology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Subcutaneous panniculitis-like T-cell lymphoma (SPTCL) is a rare condition usually considered to have a favourable prognosis. However, it is not known whether polychemotherapy or immunosuppressive-based therapy is the best approach for treating SPTCL. Using data collected between 2000 and 2012 in France, we analysed clinical, biological and pathological data of 27 patients with SPTCL. Medical history revealed that 40% of patients had been previously diagnosed with an autoimmune disorder and 22% with inflammatory panniculitis. Haemophagocytic syndrome was present in 37% of cases. Autoantibodies were positive in 65% of cases. Complete remission (CR) was reached in 74% of cases. Immunosuppressive drug treatment was given in 69.5% of patients (group 1) and polychemotherapy in 30.5% (group 2). CR was 81.2% and 28.5% (p?=?0.025), respectively. Progression rate was 6.2% and 42.8% (p?=?0.067), respectively. This study suggests that immunosuppressive drugs should be considered as the first-line treatment for SPTCL.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,252 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations83
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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