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Enregistrement W4386280311 · doi:10.14740/jh1112

Harnessing the Immune System: An Effective Way to Manage Diffuse Large B-Cell Lymphoma

2023· review· en· W4386280311 sur OpenAlexvenueno aff
Nathan Visweshwar, Juan Felipe Rico, Robert Killeen, A. Manoharan

Notice bibliographique

RevueJournal of Hematology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of South Florida
Mots-clésRituximabMedicineDiffuse large B-cell lymphomaLymphomaChimeric antigen receptorTumor microenvironmentImmunologyMonoclonal antibodyOncologyImmune systemCancer researchImmunotherapyAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) is a heterogenous hematological disorder with malignant potential controlled by immunological characteristics of the tumor microenvironment. Rapid breakthrough in the molecular pathways has made immunological approaches the main anchor in the management of DLBCL, with or without chemotherapeutic agents. Rituximab was the first monoclonal antibody approved for the treatment of DLBCL. Following rituximab that transformed the therapeutic landscape, other novel immunological agents including chimeric antigen T-cell therapy have reshaped the management of relapsed/refractory DLBCL. However, resistance and refractory state remain a challenge in the management of DLBCL. For this literature review, we screened articles from Medline, Embase, Cochrane databases and the European/North American guidelines from March 2010 through October 2022 for DLBCL. Here we discuss immunological agents that will significantly affect future treatment of this aggressive type of lymphoma.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,919
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,332 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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