Diffuse large B‐cell lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
Large B-cell lymphoma, the prototype of aggressive non-Hodgkin lymphomas, is both the most common lymphoma and accounts for the highest global burden of lymphoma-related deaths. For nearly 4 decades, the goal of treatment has been "cure", first based on CHOP (cyclophosphamide, doxorubicin, vincristine, prednisone), and subsequently with rituximab plus CHOP. However, there is significant clinical, pathologic, and biologic heterogeneity, and not all patients are cured. Understanding and incorporating this biologic heterogeneity into treatment decisions unfortunately is not yet standard of care. Despite this gap, we now have significant advances in frontline, relapsed, and refractory settings. The POLARIX trial shows, for the first time, improved progression-free survival in a prospective randomized phase 3 setting. In the relapsed and refractory settings, there are now many approved agents/regimens, and several bispecific antibodies poised to join the arsenal of options. While chimeric antigen receptor T-cell therapy is discussed in detail elsewhere, it has quickly become an excellent option in the second-line setting and beyond. Unfortunately, special populations such as older adults continue to have poor outcomes and be underrepresented in trials, although a new generation of trials aim to address this disparity. This brief review will highlight the key issues and advances that offer improved outcomes to an increasing portion of 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,012 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».