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Enregistrement W3082954457 · doi:10.1158/1538-7755.disp19-b092

Abstract B092: Epstein-Barr virus prevalence in classical Hodgkin lymphoma tumors by race/ethnicity in a multiethnic U.S. population

2020· article· en· W3082954457 sur OpenAlexaff
Rachel Bolanos, Amie E. Hwang, Jose Aparicio, Chun Chao, Naba Qurashi, Christopher R. Flowers, Sheeja T. Pullarkat, David V. Conti, Sophia Wang, Karen P. Mann, Leon Bernal‐Mizrachi, Joo Y. Song, Christian Steidl, Imran Siddiqi, Wendy Cozen

Notice bibliographique

RevueCancer Epidemiology Biomarkers & Prevention · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)Ethnic groupPopulationLogistic regressionOncologyLymphomaInternal medicineBiopsyHodgkin lymphomaRace (biology)CancerDemographyPathologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Classical Hodgkin lymphoma (cHL) is one of the most common cancers among adolescents and young adults (AYA). Incidence rates vary by demographic factors, with the highest incidence in whites of high SES. Malignant Hodgkin Reed-Sternberg (HRS) cells comprise a small percentage of the tumor (about 1%), with the remainder composed of various immune cells (tumor microenvironment, TME). The TME in cHL predicts survival and response to treatment in NHW, but has not been examined in diverse populations. We implemented a study to examine the TME and survival by race/ethnicity and SES in a multiethnic, multicenter set of 1,536 U.S. cHL cases. We conducted an initial analysis of factors associated with EBV status in tumors. Methods FFPE tumor blocks for 649 cases diagnosed from 1996-2016 were identified to date. Diagnosis and histological subtype was confirmed by pathology review for 554. Tissue microarrays were constructed with two 2 mm cores from each case with 29 cases on each array. EBER was assessed using in situ hybridization and scored as negative, positive in HRS cells or positive in the surrounding normal infiltrate. Demographic and clinical information, including the anatomic site of the biopsy, subtype, race/ethnicity (Hispanic, African American [AA], Asian, Native American, NHW), age at diagnosis and gender was collected. Multiple logistic regression was conducted to assess the relationship between age at diagnosis, race/ethnicity, gender, subtype and EBV tumor status. Results Race data was available at this time for 549 cases including 153 NHW, 235 Hispanics, 110 AAs, 36 Asians, 2 Native Americans and 13 with unknown race. 260 (47%) were female. EBV prevalence was available for 393 cases, with 316 nodular sclerosis (NS), 52 mixed cellularity (MC), 8 lymphocyte depleted (LD), 3 lymphocyte rich (LR), and 14 not otherwise specified (NOS). Age at diagnosis ranged from 5-87 years of age, with 189 (48.09%) in AYA (15-35 y). EBV+ by histology was 12.5%% for LD, 33% for LR, 47% for MC, 25% for NS, and 29% for NOS. Histologic subtype was a statically significant predictor of EBV tumor status (p=.0007), even after adjusting for age, sex, and race/ethnicity (p=.0085). Among NS cases, EBV+ was similar across racial/ethnic groups. However, there was a much higher prevalence of EBV+ in AA (73%) compared to NHW and Hispanic (36-42%) MC cases. HIV/AIDS status was available for 40% of the AA cases but none were positive. There was no correlation between year of diagnosis and the presence of EBV in tumors (r=0.05, p=0.42), thus block storage time did not affect the results. Conclusions This is the largest study of the Hodgkin lymphoma TME in a racially and ethnically diverse population. In an initial analysis, histologic subtype was the strongest predictor of positive EBV tumor status. Unlike previous reports, EBV-positive tumors were not more common among non-whites, except for AA MC cases. We expect to confirm these results in a larger sample as more cases are accrued. Citation Format: Rachel Bolanos, Amie Hwang, Jose Aparicio, Chun Chao, Naba Qurashi, Christopher Flowers, Sheeja Pullarkat, David Conti, Sophia Wang, Karen Mann, Leon Bernal-Mizrachi, Joo Song, Christian Steidl, Imran Siddiqi, Wendy Cozen. Epstein-Barr virus prevalence in classical Hodgkin lymphoma tumors by race/ethnicity in a multiethnic U.S. population [abstract]. In: Proceedings of the Twelfth AACR Conference on the Science of Cancer Health Disparities in Racial/Ethnic Minorities and the Medically Underserved; 2019 Sep 20-23; San Francisco, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Epidemiol Biomarkers Prev 2020;29(6 Suppl_2):Abstract nr B092.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,304 · 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
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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