Geographic Variability of Nodular Lymphocyte-Predominant Hodgkin Lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Nodular lymphocyte-predominant Hodgkin lymphoma (NLPHL) differs from classic Hodgkin lymphoma (CHL) in terms of clinicopathologic features, including Epstein-Barr virus (EBV) association. CHL geographic variability is well known, with higher frequencies of mixed-cellularity subtype and EBV positivity in low/middle-income countries (LMICs), but there are few well-characterized series of NLPHL from LMICs. METHODS: We detail clinicopathologic findings of 21 NLPHL cases received in consultation from Kenya and summarize reports of NLPHL with EBV testing published since 2000. RESULTS: Median age of consultation cases was 36 years, and male/female ratio was 3.2. All cases involved peripheral lymph nodes and showed at least some B-cell-rich nodular immunoarchitecture, with prominent extranodular lymphocyte-predominant (LP) cells and T-cell-rich variant patterns most commonly seen. LP cells expressed pan-B-cell markers, including strong OCT2; lacked CD30 and CD15 expression in most cases; and were in a background of expanded/disrupted follicular dendritic cell meshworks and increased T-follicular helper cells. LP cells were EBV negative in 18 cases. Historical cases showed a low rate of EBV positivity with no significant difference between LMICs and high-income countries. CONCLUSIONS: Unlike CHL, NLPHL shows few geographic differences in terms of clinicopathologic features and EBV association. These findings have implications for diagnosis, prognostication, and treatment of patients with NLPHL in LMICs.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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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 ».