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Enregistrement W4385144282 · doi:10.1002/hon.3205

Personalised therapy in follicular lymphoma – is the dial turning?

2023· review· en· W4385144282 sur OpenAlexfundno aff
Kim Linton, Lena Specht, Astrid Pavlovsky, Carrie A. Thompson, Eva Kimby, Daphne de Jong, Loretta J. Nastoupil, Anne‐Ségolène Cottereau, Carla Casulo, Clémentine Sarkozy, Jessica Okosun

Notice bibliographique

RevueHematological Oncology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteGenentechTerry Fox FoundationViewRayCancer Research UKIncyteEisaiBeiGeneNational Cancer Research InstituteAstraZenecaCelgeneBlood Cancer UKGilead Sciences
Mots-clésFollicular lymphomaMedicineDialOncologyLymphomaInternal medicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Follicular lymphoma is the most common indolent lymphoma accounting for approximately 20%-25% of all new non-Hodgkin lymphoma diagnoses in western countries. Whilst outcomes are mostly favorable, the spectrum of clinical phenotypes includes high-risk groups with significantly inferior outcomes. This review discusses recent updates in risk stratification and treatment approaches from upfront treatment for limited and advanced stage follicular lymphoma to the growing options for relapsed, refractory disease with perspectives on how to approach this from a personalized lens. Notable gaps remain on how one can precisely and prospectively select optimal treatment for patients based on varying risks, with an anticipation that an increased understanding of the biology of these different phenotypes and increasing refinement of imaging- and biomarker-based tools will, in time, allow these gaps to be closed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,273 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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