Long‐term outcomes, secondary malignancies and stem cell collection following bendamustine in patients with previously treated non‐Hodgkin lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
Despite the long history of bendamustine as treatment for indolent non-Hodgkin lymphoma, long-term efficacy and toxicity data are minimal. We reviewed long-term data from three clinical trials to characterize the toxicity and efficacy of patients receiving bendamustine. Data were available for 149 subjects at 21 sites. The median age was 60 years at the start of bendamustine (range 39-84), and patients had received a median of 3 prior therapies. The histologies included grades 1-2 follicular lymphoma (FL; n = 73), grade 3 FL (n = 23), small lymphocytic lymphoma (n = 20), marginal zone lymphoma (n = 15), mantle cell lymphoma (n = 9), transformed lymphomas (n = 5), lymphoplasmacytic lymphoma (n = 2) and not reported (n = 2). The median event-free survival was 14·1 months. Nine of 12 attempted stem cell collections were successful. With a median follow-up of 8·9 years, 23 patients developed 25 cancers, including 8 patients with myelodysplastic syndrome/acute myeloid leukaemia. These data provide important information regarding the long-term toxicity of bendamustine in previously treated patients. A small but meaningful number of patients achieved durable remissions following bendamustine. These rigorously collected, patient-level, long-term follow-up data provide reassurance that bendamustine or bendamustine plus rituximab is associated with efficacy and safety for patients with relapsed or refractory indolent non-Hodgkin lymphoma.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».