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Enregistrement W4402927660 · doi:10.1080/10428194.2024.2403668

Intensity of survivin expression linked to features of aggressive relapsed/refractory diffuse large B-cell lymphoma

2024· article· en· W4402927660 sur OpenAlexafffund
Sila Usta, Alexandra Misura, Iran Rashedi, Irina Amitai, Kim Roos, Yidi Jiang, Kathryn Mangoff, Gail Klein, Nicholas Forward, Douglas A. Stewart, Joy Mangel, George Tomlinson, Hubert Tsui, Neil L. Berinstein

Notice bibliographique

RevueLeukemia & lymphoma/Leukemia and lymphoma · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreSunnybrook HospitalHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreQueen Elizabeth II Health Sciences CentreUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMerck Canada
Mots-clésDiffuse large B-cell lymphomaSurvivinRefractory (planetary science)LymphomaCancer researchMedicineIntensity (physics)Aggressive lymphomaOncologyInternal medicineRituximabBiologyCancerPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SPiReL is a phase II clinical trial evaluating combination immunotherapy, pembrolizumab and cyclophosphamide, with maveropepimut-S, in survivin-expressing relapsed/refractory (R/R) Diffuse Large B Cell Lymphoma (DLBCL). We describe baseline tumor survivin expression and associations with clinico-pathological variables in 25 participants. The median number of survivin-expressing cells was 99%, and the intensity of survivin expression within tumors was heterogeneous by semi-quantitative immunohistochemistry assessment. Tumors with higher numbers of cells expressing 2+/3+ survivin were associated with characteristics of poor outcome, (Lactate dehydrogenase and cell-of-origin). Greater total baseline tumor area was associated with lower proportions of 1+ cells and greater proportions of 2+/3+ cells. High intensity survivin expression is associated with aggressive clinical features supporting a pathobiological role in R/R DLBCL. Future prognostic models incorporating survivin as a clinical biomarker require assessment of intensity, overall expression and should include potential threshold effects of survivin in DLBCL pathobiology.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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