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Enregistrement W4401506767 · doi:10.1093/bjd/ljae312

Pustular mycosis fungoides has a poor outcome: a multicentric clinicopathological and molecular case series

2024· article· en· W4401506767 sur OpenAlexaff
Christophe Bontoux, Marine Badrignans, Sivem Afach, É. Sbidian, Diana-Laure Mboumba, S. Oro, Alexis Claudel, Marie‐Hélène Aubriot‐Lorton, Arnaud Chong‐Si‐Tsaon, Gilles Le Masson, Christophe Attencourt, Romain Dubois, Fanny Beltzung, Wafa Koubâa, Helmut Beltraminelli, Nathalie Cardot‐Leccia, B. Balme, Anh tuan Nguyen, K. Bagny, Délphine Legoupil, Ibtissam Moustaghfir, J. Denamps, Laurent Mortier, H. Houda, С. В. Скрек, M. Rafaa, A.‐C. Fougerousse, Thibaut Deschamps, Stéphane Dalle, M. D’Incan, G. Chaby, M. Beylot‐Barry, S. Dalac, Nicolás Ortonne

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Dermatology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCutaneous lymphoproliferative disorders research
Établissements canadiensHotel Dieu Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMycosis fungoidesPathologicalInternal medicineGastroenterologyStage (stratigraphy)Cumulative incidenceCohortIncidence (geometry)Multivariate analysisPeripheral T-cell lymphomaDermatologyLymphomaImmunologyT cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mycosis fungoides (MF) usually has an indolent course. However, some patients develop more aggressive disease and few prognostic parameters have been identified. Isolated cases of pustular MF (pMF) suggest an unfavourable prognosis. OBJECTIVES: To describe the clinicopathological characteristics and prognostic value of pMF. METHODS: We retrospectively collected data from all patients with MF with histological pustules diagnosed from 2009 to 2020. The outcomes and clinicopathological characteristics of pMF at diagnosis (pMFD) were compared with those of a cohort of patients with nonpustular MF (NpMF). RESULTS: Thirty-three patients with pMF (including 22 with pMFD) and 86 with NpMF were included. Median age at diagnosis of pMF was 61 years [interquartile range (IQR) 50-75]. The median duration of follow-up for patients with pMFD was 32 months (IQR 14-49). Clinically, 33% of patients with pMF had pustules. Large cell transformation (LCT) occurred in 17 patients. Patients with pMFD had significantly more advanced-stage disease and showed more LCT at diagnosis than those with NpMF [50% vs. 7% (P < 0.001) and 23% vs. 0% (P < 0.001), respectively]. On multivariate Cox analysis, the presence of histological pustules at diagnosis was associated with shorter overall survival (OS) in all patients [hazard ratio (HR) 13.90, 95% confidence interval (CI) 2.40-79.00); P = 0.003] and in patients with early-stage disease (HR 11.09, 95% CI 1.56-78.82; P = 0.02). In multivariate Fine and Gray model analysis, pMFD was associated with a higher cumulative incidence of LCT (subdistribution HR 13.90, 95% CI 2.43-79.00; P = 0.003) in all patients. Median OS after the occurrence of histological pustules during follow-up in all patients with pMF was 37 months, with a 5-year OS rate of 25% (95% CI 0.06-0.50). CONCLUSIONS: pMF often follows an aggressive course, with a high risk of LCT and shorter survival, even for patients with early-stage disease. Histological pustules at diagnosis of MF might represent an independent poor prognostic factor, to be confirmed by further studies. As pustules are not always identified clinically, pustules found on histology should be mentioned in MF pathology reports and should prompt discussion of closer follow-up.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,306 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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