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Enregistrement W3043917505 · doi:10.3390/cancers12082007

Hypopigmented Mycosis Fungoides: Loss of Pigmentation Reflects Antitumor Immune Response in Young Patients

2020· review· en· W3043917505 sur OpenAlexafffund
Amelia Martínez Villarreal, Jennifer Gantchev, François Lagacé, Augustin C. Barolet, Denis Sasseville, Niels Ødum, Yann Charli‐Joseph, Amparo Hernández Salazar, Ivan V. Litvinov

Notice bibliographique

RevueCancers · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCutaneous lymphoproliferative disorders research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchNovo Nordisk FondenConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaCanadian Dermatology Foundation
Mots-clésMycosis fungoidesDermatologyImmune systemMedicineImmunologyBiologyLymphoma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hypopigmented mycosis fungoides (HMF) is a form of cutaneous T-cell lymphoma (CTCL), a heterogeneous group of extranodal non-Hodgkin’s lymphomas. HMF has a unique set of defining features that include light colored to achromic lesions, a predilection for darker skin phototypes, an early onset of disease, and predominance of CD8+ T-cells, among others. In the current review, we detail the known pathways of molecular pathogenesis for this lymphoma and posit that an active Th1/cytotoxic antitumor immune response in part explains why this variant is primarily seen in children/adolescents and young adults, who do not exhibit signs of immunosenescence. As a result of this potent cytotoxic response, HMF patients experience mostly favorable overall prognosis, while hypopigmentation may in fact represent a useful surrogate marker of cytotoxic immunity targeting the malignant cells. Understanding the molecular processes behind the specific features that define HMF may lead to improved diagnostic accuracy, personalized prognosis by risk stratification, and improved management of HMF. Moreover, improving our knowledge of HMF may aid our further understanding of other cutaneous lymphomas.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,342 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations26
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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