Ki67 Immunohistochemical Expression Level ≥70%, Bulky Presentation ≥7.5 cm, Meningeal Lymphomatosis, and Interim PET ΔSUVmax After 4 Treatment Cycles <71% as Parts of a Practical Scoring System to Predict Progression-Free Survival and Overall Survival in Diffuse Large B-Cell Lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
Currently, prognostic models in diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) fail to closely reflect patients' biological, clinical, and survival heterogeneity. We, therefore, assessed the impact of clinical, biological, immunohistochemical (IHC), baseline (0), and interim (after 2 and 4 treatment cycles) PET (PET0, PET2, and PET4) data not yet included in any scoring system on DLBCL outcome. The analysis was conducted on 89 previously untreated adult patients of the Finistere Observatory Cohort (O.Ly.Fin) with documented DLBCL, recruited between January 2010 and December 2017, with progression-free survival (PFS) and overall survival (OS) as primary and secondary endpoints, respectively. Seventy-eight patients were treated with rituximab, cyclophosphamide, hydroxyadriamycin, vincristine, and prednisone (R-CHOP), while 11 received R-dose-adjusted etoposide, prednisone, vincristine, cyclophosphamide, and hydroxyadriamycin (EPOCH). Patients were followed up until June 20, 2020. On multivariate analysis, Ki67 ≥ 70% on IHC (K), bulky presentation ≥7.5 cm (B), meningeal lymphomatosis (M), and PET0–PET4 ΔSUVmax &lt;71% (P4) were identified as strong independent predictors of PFS, and all variables but bulky disease also strongly and independently predicted OS. Using these 4 parameters, we designed a scoring model named KBMP4 stratifying patients into low- (0 parameter), intermediate- (1 or 2), and high-risk (≥3) subgroups by the Kaplan–Meier analysis. At a median follow-up of 43 months, PFS and OS were both 100% in the low-risk subgroup, 71.4 and 90.5%, respectively, in the intermediate-risk subgroup, and 0 and 55.5%, respectively, in the high-risk subgroup. Use of the KBMP4 model in clinical practice may improve accuracy in prognostic prediction and treatment decisions in de novo DLBCL patients.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».