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Enregistrement W3183608863 · doi:10.1182/blood.v130.suppl_1.3298.3298

Autologous Transplantation Improves Survival Rates for Follicular Lymphoma Patients Who Relapse within 2-Years of Chemoimmunotherapy: A Multi-Centre Retrospective Analysis of Consecutively Treated Patients in the Real World

2017· article· en· W3183608863 sur OpenAlexaffabout
Mita Manna, Richard M. Lee‐Ying, Gwynivere A Davies, Anthea Peters, Danielle H. Oh, Colin A. Stewart, Douglas A. Stewart

Notice bibliographique

RevueBlood · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFollicular lymphomaChemoimmunotherapyMelphalanRituximabInternal medicineSurgerySalvage therapyRetrospective cohort studyTransplantationInternational Prognostic IndexAlemtuzumabUnivariate analysisEtoposideOncologyLymphomaChemotherapyMultivariate analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Although rituximab-based chemoimmunotherapy (RChemo) significantly improves overall survival (OS) for follicular lymphoma (FL), approximately 20% of patients experience initial time to progression (TTP1) of ≤2 years (early relapse) and relatively poor OS. We conducted a retrospective study to evaluate OS rates for patients with early relapse who were treated with or without high dose therapy and autologous stem cell transplantation (ASCT). Methods: A retrospective, multi-centre, study was conducted to identify all patients aged 18 to 70 years who were consecutively diagnosed in Alberta with grade 1 to 3a FL prior to 2011, and eventually received RChemo as their initial systemic therapy. Patient characteristics including Follicular Lymphoma International Prognostic Index (FLIPI) factors at RChemo, treatment details including Rituximab-maintenance (RMaintenance), TTP post-RChemo, frequency of transformation at relapse, and treatments after relapse were obtained. TTP and OS following RChemo and ASCT were evaluated in univariate and multivariate analyses. Results: Interrogation of the Alberta Cancer Registry identified 397 patients diagnosed with FL prior to 2011 who received RChemo. At a median follow-up of 92 months (3-179), 148 (37.3%) of the 397 patients relapsed from RChemo, including 82 (20.7%) with early relapse ≤2years and 66 (16.6%) with late relapse >2years. Table 1.0 lists characteristics of the 148 patients who relapsed after RChemo. Seventy-one (48.0%) patients underwent ASCT at relapse. Conditioning regimens included high dose melphalan (n=49, 69%, of whom 35 also received total body irradiation), BEAM (carmustine, etoposide, cytarabine, melphalan, n=21, 29.6%), and CBV (cyclophosphamide, BCNU, VP-16, n=1, 1.4%). In total, there were 29.1% (n=43) deaths following relapse, with majority of deaths due to FL (n=32, 74.4%). The projected 10-year OS following first RChemo was 93.8% in those with no relapse, 76.4% with late relapse, and 56.9% with early relapse (logrank p Conclusions: Our study strongly suggests that the use of ASCT for FL patients who relapse within 2 years of RChemo is associated with improved OS. Download : Download high-res image (179KB) Download : Download full-size image Disclosures Peters: Gilead: Honoraria; Janssen: Honoraria; Lundbeck: Honoraria; Roche: Honoraria; Abbvie: Honoraria. Stewart: Merck: Honoraria; Janssen: Honoraria; Abbvie: Honoraria; Gilead: Honoraria; Seattle Genetics: Honoraria; BMS: Honoraria; Roche: Honoraria; Amgen: Honoraria; Servier: Honoraria; Lundbeck: Honoraria.

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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,050

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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