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Enregistrement W2588808924 · doi:10.1182/blood.v108.11.4603.4603

Identification of Combined Clinical and Biomarker Prognostic Factors in Follicular Lymphoma.

2006· article· en· W2588808924 sur OpenAlexaff
Cheryl J. Foster, Patricia Farmer, Tara Baetz, Julia Brettschneider, Harriet Feilotter, David P. LeBrun

Notice bibliographique

RevueBlood · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFollicular lymphomaMedicineLymphomaUnivariate analysisOncologyImmunohistochemistryInternal medicinePathologyTissue microarraySurvival analysisMultivariate analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Follicular lymphoma (FL) is generally an indolent disease, progressing slowly over a period of many years. However, some patients experience a rapid progression or histological transformation to an aggressive lymphoma requiring more aggressive treatment. Identification of these patients at the time of the initial diagnosis would allow more informed decisions to be made regarding clinical management. We investigated whether the expression of specific proteins in FL cells in combination with baseline clinical data could predict for relapse, transformation and survival of patients with follicular lymphoma. A tissue microarray (TMA) was generated of 67 cases of FL diagnosed between 1974 and 2003. Clinical baseline and follow-up data were obtained (median of 58 months). Forty-one patients experienced relapse within the follow-up period and thirty-one individuals transformed to aggressive lymphoma. Median overall survival was 13.6 years. Immunohistochemistry (IHC) staining was obtained for markers routinely used in lymphoma diagnosis, as well as oncogenesis-relevant proteins including p53, bcl-2, bcl-6, mum1, p16 and p65. Evaluations of the presence of benign T-cells, infiltrating macrophages, and the follicular dendritic cell network were also made. Univariate analysis was undertaken using the Kaplan-Meier method in order to assess the prognostic power of various clinical, histological and IHC variables with respect to overall survival, time to transformation and time to relapse. Variables that had prognostic significance (p<0.05) in univariate analysis were included in multivariate models of these end-points. High tumour grade, expression in tumour cells of p16 and lack of bcl-2 predicted shorter transformation-free survival in multivariate analysis. Advanced tumour stage, presence of B symptoms, expression of p53 or p16 in tumour cells, presence of benign T-cells in the tumour environment and integrity of the benign follicular dendritic cell network had independent prognostic power for shorter relapse-free survival. Greater than 5 nodal sites of disease, presence of B symptoms at diagnosis and expression of p53 in lymphoma cells each emerged as significant and independent predictors of overall survival using a Cox regression model. These results indicate that protein-based expression profiling using TMAs in combination with clinical data is a potentially productive means of identifying a prognostic index that can be implemented in the clinical management of follicular lymphoma patients. Further study is required to compare these results to existing clinical prognostic scores.

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)0,003
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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