Improved Risk Stratification With Addition Of Male Sex (S) To The Elderly International Prognostic Index (S-EIPI) For DLBCL Patients > 60 Years Treated With R-CHOP: An International Collaboration Of The US Intergroup, German High-Grade Non-Hodgkin Lymphoma Study Group and Groupe d’Etude De Lymphome d’Adultes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background We have previously reported and validated that the E-IPI, provided better discrimination of overall survival (OS) than the IPI for DLBCL patients > 60 years of age treated with R-CHOP (Advani et al., BJH 2010 and 12-ICML 2013 Abstract 222). Recent reports suggest that males > 60 years treated with R-CHOP have worse outcomes likely related to differences in rituximab clearance (Muller et al., Blood 2012). In this study, we explored if the addition of male sex to the E-IPI further improved risk stratification. Methods DLBCL patients > 60 years treated with R-CHOP on the E4494, RICOVER-60 and GELA 98-5 trials were included. A multivariate analysis was performed to assess whether male sex is an independent prognostic factor for OS in addition to the five E-IPI risk factors, E-IPI score, and E-IPI risk group. Male sex (S) was added as an additional risk factor to the E-IPI (S-EIPI, 0-6) and patients regrouped according to the number of risk factors: low (L)=0-1, low intermediate (LI)=2, high intermediate (HI)=3 and high (H)=4-6 based on the observed OS using Kaplan-Meier curves. C-statistic was used to compare the discrimination ability. The 5 year OS was estimated using the Kaplan-Meier method. Results 1079 patients (E4494, n=267; RICOVER-60, n=610; GELA 98-5, n=202) with a median follow-up of 8.9 years were included. In multivariate analyses, male sex was a significant independent predictor for OS adjusting for all five E-IPI factors, (HR 1.5, p < 0.0001), E-IPI score (HR 1.42, p < 0.001), and E-IPI risk group (HR 1.42, p < 0.001) (Table 1). C-statistic was 0.66 for S-EIPI and 0.64 for EIPI. Incorporation of sex into the E-IPI shifted 35% patients to higher risk groups, including 110 patients into the highest risk group (Table 2). The estimated 5 year OS for the S-EIPI L, LI, HI, and H risk groups was 87%, 70%, 58%, and 40%, respectively (Table 3). Compared to E-IPI, the 95% C.I. did not overlap among S-EIPI risk groups. Conclusion For DLBCL patients >60 years treated with R-CHOP, our results suggest the addition of male sex to the E-IPI may improve categorization of patients into well-defined clinically relevant risk groups. Patients with low risk S-EIPI have an excellent outcome (5 year OS 87%). Patients with high risk S-EIPI have a 5 year OS of only 40% and therapies beyond standard R-CHOP need to be explored. Disclosures: Horning: Genentech: Employment; Roche: Equity Ownership.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».