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Enregistrement W2984531433 · doi:10.6004/jnccn.2019.0029

NCCN Guidelines Insights: B-Cell Lymphomas, Version 3.2019

2019· article· en· W2984531433 sur OpenAlexaff
Andrew D. Zelenetz, Leo I. Gordon, Jeremy S. Abramson, Ranjana H. Advani, Nancy L. Bartlett, Paolo F. Caimi, Julie Chang, Julio C. Chávez, Beth Christian, Luis Fayad, Martha Glenn, Thomas M. Habermann, Nancy L. Harris, Francisco J. Hernandez‐Ilizaliturri, Mark Kaminski, Chris R. Kelsey, Nadia Khan, Susan Krivacic, Ann S. LaCasce, Amitkumar Mehta, Auayporn Nademanee, Rachel Rabinovitch, Nishitha Reddy, Erin Reid, Kenneth B. Roberts, Stephen D. Smith, Erin D. Snyder, Lode J. Swinnen, Julie M. Vose, Mary A. Dwyer, Hema Sundar

Notice bibliographique

RevueJournal of the National Comprehensive Cancer Network · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensAstraZeneca (Canada)Amgen (Canada)
Organismes subventionnairesNational Comprehensive Cancer Network
Mots-clésMedicineFollicular lymphomaOncologyLymphomaInternal medicineRefractory (planetary science)Diffuse large B-cell lymphomaCancer researchBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diffuse large B-cell lymphomas (DLBCLs) and follicular lymphoma (FL) are the most common subtypes of B-cell non-Hodgkin's lymphomas in adults. Histologic transformation of FL to DLBCL (TFL) occurs in approximately 15% of patients and is generally associated with a poor clinical outcome. Phosphatidylinositol 3-kinase (PI3K) inhibitors have shown promising results in the treatment of relapsed/refractory FL. CAR T-cell therapy (axicabtagene ciloleucel and tisagenlecleucel) has emerged as a novel treatment option for relapsed/refractory DLBCL and TFL. These NCCN Guidelines Insights highlight important updates to the NCCN Guidelines for B-Cell Lymphomas regarding the treatment of TFL and relapsed/refractory FL and DLBCL.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,026

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations189
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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