Long‐term outcomes among 2‐year survivors of autologous hematopoietic cell transplantation for Hodgkin and diffuse large b‐cell lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Autologous hematopoietic cell transplantation (auto-HCT) is a standard therapy for relapsed classic Hodgkin lymphoma (cHL) and diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL); however, long-term outcomes are not well described. METHODS: This study analyzed survival, nonrelapse mortality, late effects, and subsequent malignant neoplasms (SMNs) in 1617 patients who survived progression-free for ≥2 years after auto-HCT for cHL or DLBCL between 1990 and 2008. The median age at auto-HCT was 40 years; the median follow-up was 10.6 years. RESULTS: The 5-year overall survival rate was 90% (95% confidence interval [CI], 87%-92%) for patients with cHL and 89% (95% CI, 87%-91%) for patients with DLBCL. The risk of late mortality in comparison with the general population was 9.6-fold higher for patients with cHL (standardized mortality ratio [SMR], 9.6) and 3.4-fold higher for patients with DLBCL (SMR, 3.4). Relapse accounted for 44% of late deaths. At least 1 late effect was reported for 9% of the patients. A total of 105 SMNs were confirmed: 44 in the cHL group and 61 in the DLBCL group. According to a multivariate analysis, older age, male sex, a Karnofsky score < 90, total body irradiation (TBI) exposure, and a higher number of lines of chemotherapy before auto-HCT were risk factors for overall mortality in cHL. Risk factors in DLBCL were older age and TBI exposure. A subanalysis of 798 adolescent and young adult patients mirrored the outcomes of the overall study population. CONCLUSIONS: Despite generally favorable outcomes, 2-year survivors of auto-HCT for cHL or DLBCL have an excess late-mortality risk in comparison with the general population and experience an assortment of late complications. Cancer 2018;124:816-25. © 2017 American Cancer Society.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
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| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 tête enseignante, 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 ».