A risk model for relapsed/refractory aggressive NHL integrating clinical risk factors and pretransplant Deauville score
Notice bibliographique
Résumé
There are limited data regarding the combined value of the pretransplant Deauville score (DS) from a positron emission tomography scan and clinical risk factors in patients with relapsed/refractory aggressive non-Hodgkin lymphoma (NHL). We performed a retrospective analysis to assess the prognostic role of pretransplant DS in patients with relapsed/refractory aggressive NHL who underwent salvage chemotherapy and autologous stem cell transplantation (ASCT). We identified 174 eligible patients between January 2013 and March 2019. In multivariable analysis, pretransplant DS, B symptoms, and secondary International Prognostic Index (sIPI) were independent risk factors for event-free survival (EFS). These variables were used to derive an integrated risk score that categorized 166 patients with available information for all risk factors into 3 groups: low (n = 92; 55.4%), intermediate (n = 48; 28.9%), and high (n = 26; 15.7%). The new prognostic index showed a strong association with EFS (low-risk vs intermediate-risk hazard ratio [HR], 3.94; 95% confidence interval [CI], 2.16-7.17; P < .001; low-risk vs high-risk HR, 10.83; 95% CI, 5.81-20.19; P < .001) and outperformed models based on clinical risk factors or DS alone. These results were validated in 60 patients from an independent external cohort (low-risk vs intermediate-risk HR, 4.04; 95% CI, 1.51-10.82; P = .005; low-risk vs high-risk HR, 10.49; 95% CI, 4.11-26.73; P < .001). We propose and validate a new prognostic index that risk-stratifies patients undergoing salvage chemotherapy followed by ASCT, thereby identifying patients at high risk for posttransplant treatment failure.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».