The pathobiology of select adolescent young adult lymphomas
Notice bibliographique
Résumé
Lymphoid cancers are among the most frequent cancers diagnosed in adolescents and young adults (AYA), ranging from approximately 30%-35% of cancer diagnoses in adolescent patients (age 10-19) to approximately 10% in patients aged 30-39 years. Moreover, the specific distribution of lymphoid cancer types varies by age with substantial shifts in the subtype distributions between pediatric, AYA, adult, and older adult patients. Currently, biology studies specific to AYA lymphomas are rare and therefore insight into age-related pathogenesis is incomplete. This review focuses on the paradigmatic epidemiology and pathogenesis of select lymphomas, occurring in the AYA patient population. With the example of posttransplant lymphoproliferative disorders, nodular lymphocyte-predominant Hodgkin lymphoma, follicular lymphoma (incl. pediatric-type follicular lymphoma), and mediastinal lymphomas (incl. classic Hodgkin lymphoma, primary mediastinal large B cell lymphoma and mediastinal gray zone lymphoma), we here illustrate the current state-of-the-art in lymphoma classification, recent molecular insights including genomics, and translational opportunities. To improve outcome and quality of life, international collaboration in consortia dedicated to AYA lymphoma is needed to overcome challenges related to siloed biospecimens and data collections as well as to develop studies designed specifically for this unique population.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».