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Enregistrement W4409009633 · doi:10.2196/65960

Comparison of Electronic Surveillance With Routine Monitoring for Patients With Lymphoma at High Risk of Relapse: Prospective Randomized Controlled Phase 3 Trial (Sentinel Lymphoma)

2025· article· en· W4409009633 sur OpenAlexvenueno aff
Katell Le Dû, Adrien Chauchet, Sophie Sadot‐Lebouvier, Olivier Fitoussi, Fontanet Bijou, A. Saint‐Lézer, Frédéric Maloisel, Cédric Rossi, Sylvain Carras, Anne Parcelier, Magali Balavoine

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintLymphomaMedicineRandomized controlled trialOncologyInternal medicineComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Relapse is a major event in patients with lymphoma. Therefore, early detection may have an impact on quality of life and overall survival. Patient-reported outcome measures have demonstrated clinical benefits for patients with lung cancer; however, evidence is lacking in patients with lymphoma. We evaluated the effect of a web-mediated follow-up application for patients with lymphoma at high risk of relapse. Objective: This study aims to demonstrate that monitoring patients via a web application enables the detection of at least 30% more significant events occurring between 2 systematic follow-up consultations with the specialist using an electronic questionnaire. Methods: We conducted a prospective, randomized phase 3 trial comparing the impact of web-based follow-up (experimental arm) with a standard follow-up (control arm). The trial was based on a 2-step triangular test and was designed to have a power of 90% to detect a 30% improvement in the detection of significant events. A significant event was defined as a relapse, progression, or a serious adverse event. The study covered the follow-up period after completion of first-line treatment or relapse (24 months). Eligible patients were aged 18 years and older and had lymphoma at a high risk of relapse. In the experimental arm, patients received a 16-symptom questionnaire by email every 2 weeks. An email alert was sent to the medical team based on a predefined algorithm. The primary objective was assessed after the inclusion of the 40th patient. The study was continued for the duration of the analysis. Results: A total of 52 patients were included between July 12, 2017, and April 7, 2020, at 11 centers in France, with 27 in the experimental arm and 25 in the control arm. The median follow-up was 21.3 (range 1.3-25.6) months, and 121 events were reported during the study period. Most events occurred in the experimental arm (83/119, 69.7%) compared with 30.2% (36/119) in the control arm. A median number of 3.5 (range 1-8) events per patient occurred in the experimental arm, and 1.8 (range 1-6) occurred in the control arm (P=.01). Progression and infection were the most frequently reported events. Further, 19 patients relapsed during follow-up: 6 in the experimental arm and 13 in the control arm (P<.001), with a median follow-up of 7.7 (range 2.8-20.6) months and 6.7 (range 1.9-16.4) months (P=.94), respectively. Statistical analysis was conducted after including the 40th patient, which showed no superiority of the experimental arm over the control arm. The study was therefore stopped after the 52nd patient was enrolled. Conclusions: The primary objective was not reached; however, patient-reported outcome measures remain essential for detecting adverse events in patients with cancer, and the electronic monitoring method needs to demonstrate its effectiveness and comply with international safety guidelines.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,300
Score d'incertitude au seuil0,813

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
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)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,310 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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