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Enregistrement W2592087354 · doi:10.1182/blood.v116.21.2835.2835

HIV-Associated Diffuse Large B Cell Lymphoma: Determinants of Survival In the Era of Rituximab and HAART.

2010· article· en· W2592087354 sur OpenAlexaffabout
Lisa K. Hicks, Matthew C. Cheung, Jordana Boro, Hatoon Ezzat, Heather A. Leitch

Notice bibliographique

RevueBlood · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaProvidence Health CareUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRituximabMedicineInternational Prognostic IndexInternal medicineDiffuse large B-cell lymphomaLymphomaChemotherapy regimenUnivariate analysisRetrospective cohort studyOncologyCohortRegimenChemotherapyMultivariate analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Abstract 2835 Background: Diffuse large B cell lymphoma (DLBCL) is associated with the human immunodeficiency virus (HIV). The optimal treatment for DLBCL in persons with HIV is uncertain. Anthracycline-based chemotherapy plus rituximab is frequently administered because this therapy has an established survival benefit in non-HIV DLBCL. However, there is controversy regarding the risks and benefits of rituximab in the setting of HIV, and practice remains varied. Due to concerns about tolerance and drug interactions, controversy also exists regarding whether highly active antiretroviral therapy (HAART) should be administered concurrent with chemotherapy. Methods: We completed a retrospective cohort study of all patients with HIV-DLBCL treated with curative-intent, at St. Paul's Hospital in British Columbia, Canada, and at St. Michael's and Sunnybrook Hospitals in Ontario, Canada. Univariate and multivariate analyses were completed to identify factors associated with improved overall survival (OS). Due to differences in provincial funding, we were able to compare patients treated with and without rituximab during the same time period. Results: Seventy-four patients were identified; 21 were treated between 1992 and 2000 (prior to the introduction of rituximab); 53 were treated between 2001 and 2009. Mean age was 45 years, 93% were male, 80% had stage 3–4 disease, 53% had an IPI (International Prognostic Index) > 2, 63% had a CD4 count < 200 and 18% had a CD4 count < 50. Median follow-up was 8.8 months (range 0.7 to 79.1). One-year OS was 53% and 32 of 35 deaths occurred in the first year. Seven deaths were due to infectious complications of chemotherapy, only one of these patients received rituximab, six had CD4 counts greater than 100, and four were receiving HAART. Because none of the patients prior to 2001 received rituximab, and because the pre-2001 cohort was very different from the post-2001 cohort with respect to CD4 counts, HAART usage and primary chemotherapy, comparative survival analyses were restricted to the post-2001 cohort (N=53). In univariate analyses, the only factor associated with improved OS in this cohort was concurrent administration of HAART (p=0.002). A Cox proportional hazards model incorporating use of rituximab, age, IPI > 2, CD4 count < 200, and concurrent HAART was constructed. As illustrated in table 1, IPI > 2, CD4 count < 200, and concurrent HAART were significantly and independently associated with overall survival. Conclusions: In this retrospective analysis, rituximab did not appear to be associated with a high toxic death rate in patients with HIV-DLBCL. However, rituximab was also not associated with significantly improved OS. Concurrent administration of HAART, higher CD4 count and lower IPI were independently associated with improved OS in patients with HIV-DLBCL. It is possible that this study was under-powered to detect a benefit of rituximab, however, we also hypothesize that previous studies reporting a benefit of rituximab in this population may have been biased by the use of historical controls. Disclosures: Leitch: Roche Canada: Honoraria.

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)0,002
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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