Total metabolic tumor volume as a survival predictor for patients with diffuse large B-cell lymphoma in the GOYA study
Notice bibliographique
Résumé
This retrospective analysis of the phase III GOYA study investigated the prognostic value of baseline metabolic tumor volume parameters and maximum standardized uptake values for overall and progression-free survival (PFS) in treatment-naïve diffuse large B-cell lymphoma. Baseline total metabolic tumor volume (determined for tumors >1 mL using a threshold of 1.5 times the mean liver standardized uptake value +2 standard deviations), total lesion glycolysis, and maximum standardized uptake value positron emission tomography data were dichotomized based on receiver operating characteristic analysis and divided into quartiles by baseline population distribution. Of 1,418 enrolled patients, 1,305 had a baseline positron emission tomography scan with detectable lesions. Optimal cut-offs were 366 cm3 for total metabolic tumor volume and 3,004 g for total lesion glycolysis. High total metabolic tumor volume and total lesion glycolysis predicted poorer PFS, with associations retained after adjustment for baseline and disease characteristics (high total metabolic tumor volume hazard ratio: 1.71, 95% confidence interval [CI]: 1.35- 2.18; total lesion glycolysis hazard ratio: 1.46; 95% CI: 1.15-1.86). Total metabolic tumor volume was prognostic for PFS in subgroups with International Prognostic Index scores 0-2 and 3-5, and those with different cell-of-origin subtypes. Maximum standardized uptake value had no prognostic value in this setting. High total metabolic tumor volume associated with high International Prognostic Index or non-germinal center B-cell classification identified the highest-risk cohort for unfavorable prognosis. In conclusion, baseline total metabolic tumor volume and total lesion glycolysis are independent predictors of PFS in patients with diffuse large B-cell lymphoma after first-line immunochemotherapy.
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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) | 0,001 | 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 ».