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Enregistrement W4280633133 · doi:10.3389/fonc.2022.885150

Distinct Age-Related Clinical Features and Risk Assessment in Chinese With Chronic Lymphocytic Leukemia

2022· article· en· W4280633133 sur OpenAlexaff
Ming Liu, Xiaosheng Fang, Xiangxiang Zhou, Peipei Li, Ying Li, Lingyan Zhang, Fang Liu, Ya Zhang, Xin Wang

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Lymphocytic Leukemia Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesShandong First Medical UniversityNatural Science Foundation of Shandong ProvinceKey Technology Research and Development Program of ShandongNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineChronic lymphocytic leukemiaEpidemiologyInternal medicineCohortOncologyStage (stratigraphy)Young adultPediatricsLeukemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The biological and clinical features of chronic lymphocytic leukemia (CLL) exhibited profound heterogeneity across Chinese and patients of predominately European descent. However, the age-related peculiarities and risk assessment of Chinese CLL patients remained ill-defined. The present study demonstrated that CLL patients were characterized by the earlier age at onset in China (median age at diagnosis: 63 years old) than in the United States (median age at diagnosis: 69 years old). Young patients from Shandong Provincial Hospital CLL database displayed prolonged overall survival than the Surveillance, Epidemiology, and End Results cohort. Furthermore, among Chinese CLL patients, young patients showed an increased relapse rate compared with elderly patients. To optimize the risk assessment of CLL patients, novel risk score models named PR-Score and HBG-Score were developed for predicting the outcomes of young and elderly CLL patients respectively. The neonatal survival prediction systems were superior to international prognostic index for CLL (CLL-IPI) and Binet stage in assessing the overall survival and progression free survival of CLL patients. The analyses highlighted refinement of risk evaluation for CLL patients in different age groups, providing insights into individualized diagnosis and treatment of CLL.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil0,954

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,352
Écart entre enseignants0,340 · 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 tête enseignante, 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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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