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Enregistrement W3144497774 · doi:10.1002/pbc.28562

Pediatric classical Hodgkin lymphoma

2021· review· en· W3144497774 sur OpenAlexaff
Andrea Lo, Karin Dieckmann, Tanja Pelz, Eve Gallop‐Evans, Rita Engenhart‐Cabillic, Dirk Vordermark, Kara M. Kelly, Cindy L. Schwartz, Louis S. Constine, Kenneth B. Roberts, David Hodgson

Notice bibliographique

RevuePediatric Blood & Cancer · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of British ColumbiaUniversity of TorontoBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOncologyCogChemotherapyProcarbazineLymphomaDiseaseInternal medicineHodgkin lymphomaClinical trialVincristineCyclophosphamide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past century, classical Hodgkin lymphoma (HL) has been transformed from a uniformly fatal disease to one of the most curable cancers. Given the high cure rate, a major focus of classical HL management is reducing the use of radiation therapy (RT) and chemotherapy agents such as procarbazine and doxorubicin to minimize long-term toxicities. In both North America and Europe, an important philosophy in the management of classical HL is to guide the intensity of treatment according to the risk category of the disease. The main factors used for risk classification are tumor stage, bulk of disease, and the presence of B symptoms. Response to chemotherapy is an important factor guiding the utilization of RT in ongoing Children's Oncology Group (COG) and European Network Pediatric Hodgkin Lymphoma (EuroNet-PHL) trials. Both trial groups have transitioned to reduced RT volumes that target the highest risk sites using highly conformal techniques, along with standard or intensified chemotherapy regimens to improve outcomes in higher risk patients. However, given the potential acute toxicities of intensified chemotherapy, immunoregulatory drugs are being investigated in upcoming trials. The purpose of this review is to summarize current approaches to treating pediatric classical HL according to the COG and EuroNet-PHL.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,910
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 GPT0,354
Écart entre enseignants0,307 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations29
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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