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Enregistrement W2996025285 · doi:10.1182/bloodadvances.2019000647

How should we diagnose and treat blastic plasmacytoid dendritic cell neoplasm patients?

2019· article· en· W2996025285 sur OpenAlexaff
Francine Garnache‐Ottou, Chrystelle Vidal, Sabeha Biichlé, Florian Renosi, Eve Poret, Maïder Pagadoy, Maxime Desmarets, Anne Roggy, Estelle Seillès, Lou Soret, Françoise Schillinger, Sandrine Puyraimond, Tony Petrella, Claude Preudhomme, Christophe Roumier, Elisabeth Macintyre, Véronique Harrivel, Yohan Desbrosses, Bérengère Gruson, Franck Geneviève, Sylvain Thépot, Yuriy Drebit, Thibaut Leguay, François‐Xavier Gros, Nicolas Lechevalier, Pascale Saussoy, Véronique Salaün, Édouard Cornet, Zehaira Benseddik, Richard Veyrat‐Masson, Orianne Wagner‐Ballon, Célia Salanoubat, Marc Maynadié, Julien Guy, Denis Caillot, Marie‐Christine Jacob, Jean‐Yves Cahn, Rémy Gressin, Johann Rose, Bruno Quesnel, Estelle Guérin, Franck Trimoreau, Jean Feuillard, Marie-Pierre Gourin, Adriana Pleșa, Lucile Baseggio, Isabelle Arnoux, Norbert Vey, Didier Blaise, Romaric Lacroix, Christine Arnoulet, Blandine Bénet, Véronique Dorvaux, Caroline Bret, Bernard Drénou, Agathe Debliquis, Véronique Latger‐Cannard, Caroline Bonmati, Marie C. Béné, Pierre Péterlin, Michel Ticchioni, Pierre‐Simon Rohrlich, Anne Arnaud, Stefan Wickenhauser, Valérie Bardet, Sabine Bréchignac, Benjamin Papoular, Victoria Raggueneau, Jacques Vargaftig, Rémi Letestu, Daniel Lusina, Thorsten Braun, Vincent Foissaud, Jérôme Tamburini, H. Bennani, Nicolas Freynet, Catherine Cordonnier, Magali Le Garff‐Tavernier, Nathalie Jacques, Karim Maloum, Damien Roos‐Weil, Didier Bouscary, Vahid Asnafi, Ludovic Lhermitte, Felipe Suárez, Étienne Lengliné, Frédéric Féger, Giorgia Battipaglia, Mohamad Mohty, Sabrina Bouyer, Ouda Ghoual, Elodie Dindinaud, Caroline Baslé, Mathieu Puyade, Carinne Lecoq Lafon, Thierry Fest, Mikaël Roussel, Xavier Cahu, Elsa Bera, Sylvie Daliphard, Fabrice Jardin, Lydia Campos, Françoise Solly, Denis Guyotat, Anne-Cécile Galoisy, Alice Eischen, Caroline Mayeur‐Rousse, Blandine Guffroy, Christian Récher, Marie Loosveld, Alice Garnier, Vincent Barlogis, Maria Alessandra Rosenthal, Sophie Brun, Nathalie Contentin, Sébastien Maury, Mary Callanan, Christine Lefebvre, Natacha Maillard, Patricia Okamba, Christophe Ferrand, Olivier Adotévi, Philippe Saas, Fanny Angelot‐Delettre, Delphine Binda, Éric Deconinck

Notice bibliographique

RevueBlood Advances · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCutaneous lymphoproliferative disorders research
Établissements canadiensUniversité de MontréalHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésInternal medicineMedicineVincristineImmunophenotypingCyclophosphamideMyeloid leukemiaOncologyTransplantationLeukemiaMyeloidLymphomaGastroenterologyImmunologyChemotherapyAntigen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Blastic plasmacytoid dendritic cell neoplasm (BPDCN) is a rare and aggressive leukemia for which we developed a nationwide network to collect data from new cases diagnosed in France. In a retrospective, observational study of 86 patients (2000-2013), we described clinical and biological data focusing on morphologies and immunophenotype. We found expression of markers associated with plasmacytoid dendritic cell origin (HLA-DRhigh, CD303+, CD304+, and cTCL1+) plus CD4 and CD56 and frequent expression of isolated markers from the myeloid, B-, and T-lymphoid lineages, whereas specific markers (myeloperoxidase, CD14, cCD3, CD19, and cCD22) were not expressed. Fifty-one percent of cytogenetic abnormalities impact chromosomes 13, 12, 9, and 15. Myelemia was associated with an adverse prognosis. We categorized chemotherapeutic regimens into 5 groups: acute myeloid leukemia (AML)-like, acute lymphoid leukemia (ALL)-like, lymphoma (cyclophosphamide, doxorubicin, vincristine, and prednisone [CHOP])-like, high-dose methotrexate with asparaginase (Aspa-MTX) chemotherapies, and not otherwise specified (NOS) treatments. Thirty patients received allogeneic hematopoietic cell transplantation (allo-HCT), and 4 patients received autologous hematopoietic cell transplantation. There was no difference in survival between patients receiving AML-like, ALL-like, or Aspa-MTX regimens; survival was longer in patients who received AML-like, ALL-like, or Aspa-MTX regimens than in those who received CHOP-like regimens or NOS. Eleven patients are in persistent complete remission after allo-HCT with a median survival of 49 months vs 8 for other patients. Our series confirms a high response rate with a lower toxicity profile with the Aspa-MTX regimen, offering the best chance of access to hematopoietic cell transplantation and a possible cure.

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)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 GPT0,258
Écart entre enseignants0,246 · 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
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

Citations121
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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