MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4406091184 · doi:10.58931/cht.2024.3358

Front-line Treatment of Older Patients with Hodgkin Lymphoma

2024· article· en· W4406091184 sur OpenAlexaff
Kelly Davison

Notice bibliographique

RevueCanadian Hematology Today · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFront lineHodgkin lymphomaMedicineLymphomaOncologyInternal medicineHistoryArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The evolution of treatment for classical Hodgkin lymphoma (cHL) represents a great success in oncology, with disease outcomes evolving from universally fatal to vastly curable. However, not all patients benefit equally from modern therapies, which include response‑adapted regimens and the addition of novel, targeted agents to the front-line setting. Although patients older than 60 years account for the later peak in cHL’s characteristic bimodal age distribution and represent approximately 20–25% of all patients with cHL, their outcomes remain inferior compared to younger patients. A retrospective study including 401 patients >60 years treated in British Columbia between 2000 and 2019 revealed modest progression‑free survival (PFS) and disease-specific survival rates of 50% and 63%, respectively, with a median follow-up of nine years. While these outcomes have improved relative to cohorts treated prior to 2000, they nevertheless fall short of those experienced by younger patients. Furthermore, the gap in outcomes between young and older patients progressively worsens with each increasing age decile, with patients >70 years having a particularly poor prognosis. This shortfall has been attributed in part to patient-specific factors such as comorbidities and frailty, which may limit treatment tolerance, but also to differing disease biology, with negative prognostic features including advanced stage disease, Epstein-Barr virus positivity, and mixed cellularity histology often present in those with older age. Adding to the challenges in treating older patients is the fact that this group is frequently underrepresented in clinical trials, or excluded altogether, making their optimal treatment ill-defined.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 GPT0,239
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Hematology TodayMême sujetLymphoma Diagnosis and TreatmentTravaux en français237 207