CLINICAL CHARACTERISTICS AND OUTCOME OF PATIENTS WITH HODGKIN'S LYMPHOMA OLDER THAN 60 YEARS TREATED IN SWITZERLAND OVER THE LAST 17 YEARS
Notice bibliographique
Résumé
DNA samples of 166 and 152 patients were available for STAT3 and STAT5b mutations analysis, respectively.STAT3 mutations were detected in 47 patients (28.3%), with a higher frequency in CD8+ TαβLGLL towards Tγδ LGLL (60% vs 25%, p = 0.0232) and CLPD-NK (60% vs 5.8%, p<0.0001).At variance, STAT5b mutations were found in 15 patients (9.8%), in 12 case were CD4+ Tαβ LGLL and in 3 cases were Tγδ LGLL.With a median follow up of 8 years, median overall survival (OS) of our cohort was not reached.Major features associated to reduced OS were ANC<500/mm 3 (267 months vs not reached, p = 0.0297), severe anemia (144 months vs not reached, p<0.0001), treatment requirement (214 vs not reached, p = 0.0011) and presence of STAT3 mutations (267 months vs not reached, p = 0.0113). Conclusion: Our results confirmed the remarkable heterogeneity ofLGLL.We identified clinical and biological features associated to reduced OS in LGLL patients and, for the first time, we demonstrated the dismal impact of STAT3 mutations in patients' survival, suggesting that this marker should be regarded as a potential target of therapy.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».