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Enregistrement W4212859128 · doi:10.1002/ajh.26500

Risk stratification for relapsed/refractory classical Hodgkin lymphoma integrating pretransplant Deauville score and residual metabolic tumor volume

2022· article· en· W4212859128 sur OpenAlexafffund
Ho‐Young Yhim, Yael Eshet, Ur Metser, Katherine Lajkosz, Matthew Cooper, Anca Prica, Vishal Kukreti, Sita Bhella, Noémie Lang, Wei Xu, Danielle Rodin, David Hodgson, Richard Tsang, Michael Crump, John Kuruvilla, Robert Kridel

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Hematology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensWomen's College HospitalDalhousie UniversityUniversity Health NetworkUniversity of TorontoMount Sinai HospitalPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesPrincess Margaret Cancer FoundationGenome Canada
Mots-clésMedicineInternal medicineHazard ratioRefractory (planetary science)OncologyGastroenterologyTransplantationLymphomaClassical Hodgkin lymphomaSalvage therapyConfidence intervalChemotherapyHodgkin lymphoma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Pretransplant Deauville score (DS) is an imaging biomarker used for risk stratification in relapsed/refractory classical Hodgkin lymphoma (cHL). However, the prognostic value of residual metabolic tumor volume (rMTV) in patients with DS 4–5 has been less well characterized. We retrospectively assessed 106 patients with relapsed/refractory cHL who underwent autologous stem cell transplantation. Pretransplant DS was determined as 1–3 (59%) and 4–5 (41%), with a markedly inferior event‐free survival (EFS) in patients with DS 4–5 (hazard ratio [HR], 3.14; p = .002). High rMTV41% (rMTVhigh, ≥4.4 cm3) predicted significantly poorer EFS in patients with DS 4–5 (HR, 3.70; p = .014). In a multivariable analysis, we identified two independent factors predicting treatment failure: pretransplant DS combined with rMTV41% and disease status (primary refractory vs. relapsed). These two factors allow to stratify patients into three groups with divergent 2‐year EFS: 89% for low‐risk (51%; relapsed disease and either pretransplant DS 1–3 or DS 4–5/rMTVlow; HR 1), 65% for intermediate‐risk (28%; refractory disease and either DS 1–3 or DS 4–5/rMTVlow; HR 3.26), and 45% for high‐risk (21%; DS 4–5/rMTVhigh irrespective of disease status; HR 7.61) groups. Pretransplant DS/rMTV41% combination and disease status predict the risk of post‐transplant treatment failure and will guide risk‐stratified approaches in relapsed/refractory cHL.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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