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Enregistrement W2979356970 · doi:10.1182/blood.v108.11.293.293

Survival Analysis of Anaplastic Large Cell Lymphoma, Systemic and Cutaneous-Types: Report from the International T-Cell Lymphoma Project.

2006· article· en· W2979356970 sur OpenAlexaff
Kerry J. Savage, Julie M. Vose, Nancy L. Harris

Notice bibliographique

RevueBlood · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnaplastic large-cell lymphomaAnaplastic lymphoma kinaseMedicineCHOPLymphomaImmunophenotypingLarge cellInternal medicineVincristineT-cell lymphomaOncologyLarge-cell lymphomaPathologyChemotherapyImmunologyCancerCyclophosphamideAdenocarcinoma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The WHO (World Health) Organization Classification recognizes two distinct subtypes of anaplastic large cell lymphoma: Primary systemic and Primary cutaneous types, which have differences in immunophenotype, genetics, and clinical behavior. It is now known that approximately 60% of systemic ALCLs express the anaplastic lymphoma kinase (ALK) protein (ALK-pos) and have a significantly superior survival to ALK-neg cases. Since ALK-neg ALCL appear to have a prognosis similar to peripheral T-cell lymphoma unspecified (PTCL-U), it has been suggested that they should be classified as PTCL-U. Herein, we report the clinical features of newly diagnosed systemic and cutaneous ALCL from the International T-cell Lymphoma Study Group. Materials and Methods: 186 cases of ALCL were identified by the WHO disease definitions: systemic ALCL 163 (88%) (ALK-pos 91 (56%), 72(44%) ALK-neg), and 23 (17%) cutaneous ALCL (cut ALCL). The median age of ALK-pos, ALK-neg and cut ALCL was 32, 57.5 and 54, respectively. There was a male predominance for all subtypes. Most cases of systemic ALCL presented with stage III or IV disease (64% ALK-pos, 58% ALK-neg) and in contrast, 87% of cut ALCL had localized disease. The majority of patients with systemic ALCL were treated with CHOP-type chemotherapy. Most patients with cut ALCL (91%) received additional therapy: 13 (62%) CHOP-type chemotherapy, 11(52%) chemoradiation, 4 (19%) radiation alone. Results: The 5y failure free survival (FFS) and overall survival (OS) was superior for ALK-pos ALCL (70.5% and 58%) compared to ALK-neg ALCL (49% and 36%) (p=.022 and p=.014 for FFS and OS, respectively). Comparison of ALK-pos (n=16) and ALK-neg ALCL (n=23) patients with limited stage disease (defined as stage I or II, no B symptoms and non-bulky) failed to demonstrate a significant difference in FFS (p=.54) or OS (p=.21). Both ALK-pos and ALK-neg ALCL had a superior FFS (ALK-pos p< .001; ALK-neg p=.012) and OS (ALK-pos p<.001; ALK-neg p=.032) than PTCL-U. In contrast to PTCL-U, an apparent plateau was observed on the FFS curve for ALK-neg ALCL. For cut ALCL, the 5y FFS and OS was 90% and 57%, superior to systemic ALCL. The administration of chemotherapy did not appear to impact outcome in patients with cut ALCL (p=.64). Among the prognostic factors analyzed, the international prognostic index (IPI) was the most effective for defining risk categories in ALK-neg ALCL. For ALK-pos ALCL both the IPI and anemia (Hb < 11.0 g/L) were effective in risk-group stratification in multivariate analysis. Conclusions: Similar to prior reports, ALK-pos ALCL has a superior outcome to ALK-neg ALCL. For limited stage patients, this survival difference is not apparent, suggesting that a small subgroup of patients with ALK-neg ALCL may have a more favorable prognosis, similar to ALK-pos ALCL. The IPI is effective in both ALK-neg and ALK-pos ALCL at risk stratification. Finally, contrary to prior reports, ALK-neg ALCL patients appear to have a superior outcome to PTCL-U and an apparent plateau in the FFS curve. These results suggest that ALK-neg ALCL should still be distinguished from both ALK-pos ALCL and PTCL-U.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations1
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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