Clinical Outcomes in a Large Canadian Centralized CLL Clinic Based on Treatment and Molecular Factors over a Decade
Notice bibliographique
Résumé
FISH cytogenetics, TP53 sequencing, and IGHV mutational status are increasingly used as prognostic and predictive markers in chronic lymphocytic leukemia (CLL), particularly as components of the CLL International Prognostic Index (CLL-IPI) and in directing therapy with novel agents. However, testing outside of clinical trials is not routinely available in Canada. As a centralized CLL clinic at CancerCare Manitoba, we are the first Canadian province to evaluate clinical outcomes and survivorship over a long period of time, incorporating the impact of molecular testing and the CLL-IPI score. We performed a retrospective analysis on 1315 patients diagnosed between 1960 and 2018, followed over a 12-year period, where 411 patients had molecular testing and 233 patients had a known CLL-IPI score at the time of treatment. Overall, 40.3% (n = 530) of patients received treatment, and 47.5% (n = 252) of patients received multiple lines of therapy. High-risk FISH and CLL-IPI (4-10) were associated with higher mortality (HR 2.03, p = 0.001; HR 2.64, p = 0.002), consistent with other studies. Over time, there was an increase in the use of targeted agents in treated patients. The use of Bruton’s tyrosine kinase inhibitors improved survival in patients with unmutated IGHV and/or TP53 aberrations (HR 2.20, p = 0.001). The major cause of death in patients who received treatment was treatment/disease-related (32%, n = 42) and secondary malignancies (57%, n = 53) in those who were treatment-naïve. Our data demonstrate the importance of molecular testing in determining survivorship in CLL and underpinning the likely immune differences in outcomes for those treated for CLL.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».