Autologous hematopoietic cell transplantation of mantle cell lymphoma: emerging trends
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: The management of mantle cell lymphoma has changed significantly with the adoption of immunochemotherapy and dose intensive treatment strategies in specific patient populations. Randomized controlled trials have established the role of rituximab-based treatments and autologous stem cell transplantation as standards of care. Novel therapeutics are also being integrated into these treatment strategies. RECENT FINDINGS: Rituximab-based primary treatment has been shown to significantly improve complete remission rates. The addition of autologous stem cell transplantation has also improved progression-free survival (PFS) although data regarding potential overall survival (OS) benefits are not clear. Complete remission and minimal residual disease (MRD) negative disease states are predictive of outcome. Rituximab maintenance post SCT has also been shown to significantly improves PFS and OS. SUMMARY: Current therapeutic standards in mantle cell lymphoma have clearly improved patient outcomes with improvements in remission rates, PFS, and OS. Autologous stem cell transplant (ASCT) as a consolidation strategy of primary treatment has improved outcomes, and the incorporation of novel drugs into frontline therapy may further improve the efficacy of the treatment. MRD-driven strategies may ultimately define appropriate patient subsets towards ASCT or alternative approaches.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».