Bendamustine and rituximab as induction therapy in both transplant-eligible and -ineligible patients with mantle cell lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
Rituximab-containing chemotherapy regimens constitute standard first-line therapy for mantle cell lymphoma (MCL). Since June 2013, 190 patients ≥18 years of age with MCL in British Columbia have been treated with bendamustine and rituximab (BR). The overall response rate to BR was 88% (54% complete response). Of these, 61 of 89 patients (69%) aged ≤65 years received autologous stem cell transplantation and 141 of 190 patients (74%) from the entire cohort received maintenance rituximab. Twenty-three patients (12%) had progressive disease, associated with high risk per the Mantle Cell Lymphoma International Prognostic Index (MIPI), Ki-67 ≥50%, and blastoid/pleomorphic histology. Outcomes were compared with a historical cohort of 248 patients treated with rituximab, cyclophosphamide, doxorubicin, vincristine, and prednisone (R-CHOP; January 2003 to May 2013). Treatment with BR was associated with significant improvements in progression-free survival (PFS), but not overall survival (OS), compared with R-CHOP in the whole cohort (3-year PFS, 66% BR vs 51% R-CHOP, P = .003; 3-year OS, 73% BR vs 66% R-CHOP, P = .054) and in those >65 years of age (3-year PFS, 56% BR vs 35% R-CHOP, P = .001; 3-year OS, 64% BR vs 55% R-CHOP, P = .063). Outcomes in transplanted patients were not statistically significantly different compared with R-CHOP (3-year PFS, 85% BR vs 76% R-CHOP, P = .135; 3-year OS, 90% BR vs 88% R-CHOP, P = .305), although in multivariate analyses, treatment with BR was associated with improved PFS (hazard ratio, 0.40 [95% confidence interval, 0.17-0.94]; P = .036) but not OS. BR is an effective first-line option for most patients with MCL, however, outcomes are suboptimal for those with high-risk features and further studies integrating novel agents are warranted.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».