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Enregistrement W2811117276 · doi:10.1080/10428194.2018.1473576

Autologous transplantation improves survival rates for follicular lymphoma patients who relapse within two years of chemoimmunotherapy: a multi-center retrospective analysis of consecutively treated patients in the real world

2018· article· en· W2811117276 sur OpenAlexafffund
Mita Manna, Richard M. Lee‐Ying, Gwynivere A Davies, Colin A. Stewart, Danielle H. Oh, Anthea Peters, Douglas A. Stewart

Notice bibliographique

RevueLeukemia & lymphoma/Leukemia and lymphoma · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta Cancer Foundation
Mots-clésChemoimmunotherapyMedicineRetrospective cohort studyTransplantationSingle CenterSurgeryFollicular lymphomaLymphomaInternal medicineRituximabOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although chemoimmunotherapy improves outcomes for patients with follicular lymphoma (FL), approximately 20% of patients experience early disease progression within two years of treatment and subsequently poor median survival. We conducted a retrospective study to evaluate survival rates of patients with early relapse who were treated with or without autologous transplantation. Of 517 patients with FL and who received chemoimmunotherapy, 152 relapsed and survived a minimum of four months after progression, including 84 (55.3%) with early relapse ≤2 years following initial therapy and 68 (44.7%) with later relapse. Five-year survival was superior for patients who received autologous transplantation compared to non-transplanted patients within the early relapse group (85.4% vs 57.9%, p = .001), but not within the late relapse group (p = .64). Given the limitations of a retrospective study, our study may suggest that the use of autologous transplantation for FL patients who relapse within two years of initial chemoimmunotherapy is associated with improved survival.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations22
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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