The Incidence and Treatment Response of Double Expression of MYC and BCL2 in Patients with Diffuse Large B-Cell Lymphoma: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
MYC/BCL2 protein co-expression (i.e., double expressor) has been shown to be a negative predictor of outcome in diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL). We aimed to establish the incidence of double expressor status in patients with de novo DLBCL and identify the predictive value of this biomarker on treatment response through systematic review and meta-analysis. PubMed and Embase were searched for studies published through December 2019 that reported proportions of double expressor DLBCL. The pooled proportions of MYC and BCL2 expression, both alone and in combination, were computed using the inverse variance method for calculating weights and by the DerSimonian–Laird method. The pooled odds ratios (ORs) of complete remission (CR) rate were calculated, and meta-regression analysis was conducted to explore heterogeneity. Forty-one studies (7054 patients) were included. The pooled incidence of double expressor status in DLBCL was 23% (95% confidence interval [CI], 20–26%), with an adjusted estimate of 31% (95% CI, 27–36%). Neither MYC/BCL2 protein cutoff values, race, mean, or median age of included patients, or overall study quality was a significant factor of heterogeneity (p ≥ 0.20). Cases without double expressor status demonstrated a higher probability of CR to rituximab, cyclophosphamide, doxorubicin, vincristine, and prednisone treatment (OR, 2.69; 95% CI, 1.55–4.67). Our results reaffirm the predictive power of this important biomarker.
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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) | 0,005 | 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 ».