Characteristics of T- and NK-cell Lymphomas After Renal Transplantation: A French National Multicentric Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Posttransplant lymphoproliferative disorders (PTLDs) encompass a spectrum of heterogeneous entities. Because the vast majority of cases PTLD arise from B cells, available data on PTLD of T or NK phenotype (T/NK-cell PTLD) are scarce, which limits the quality of the management of these patients. METHODS: All adult cases of PTLD diagnosed in France were prospectively recorded in the national registry between 1998 and 2007. Crosschecking the registry data with 2 other independent national databases identified 58 cases of T/NK-cell PTLD. This cohort was then compared with (i) the 395 cases of B-cell PTLD from the registry, and of (ii) a cohort of 148 T/NK-cell lymphomas diagnosed in nontransplanted patients. RESULTS: T/NK-cell PTLD occurred significantly later after transplantation and had a worse overall survival than B-cell PTLD. Two subtypes of T/NK-cell PTLD were distinguished: (i) cutaneous (28%) and (ii) systemic (72%), the latter being associated with a worse prognosis. Compared with T/NK-cell lymphomas of nontransplanted patients, overall survival of systemic T/NK-cell PTLD was worse (hazard ratio: 2.64 [1.76-3.94]; P < 0.00001). CONCLUSIONS: This difference, which persisted after adjustment on tumoral mass, histological subtype, and extension of the disease at diagnosis could be explained by the fact that transplanted patients were less intensively treated and responded less to chemotherapy.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».