MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4413106872 · doi:10.1080/10428194.2025.2542941

Romidepsin and mogamulizumab sequential treatment for advanced cutaneous T-cell lymphoma

2025· article· en· W4413106872 sur OpenAlexaff
Emily R. Gordon, Seda S. Tolu, Brigit A. Lapolla, Megan H. Trager, Oluwaseyi Adeuyan, Manuel A. Pazos, Ted B. Piorczynski, David DeStephano, Susan E. Bates, Barbara Pro, Jennifer E. Amengual, Larisa J. Geskin

Notice bibliographique

RevueLeukemia & lymphoma/Leukemia and lymphoma · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCutaneous lymphoproliferative disorders research
Établissements canadiensColumbia College
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésRomidepsinMedicineDiscontinuationOncologyLymphomaCutaneous T-cell lymphomaInternal medicineVindesineChemotherapyMycosis fungoidesHistone deacetylaseVincristine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Management of advanced stage cutaneous T-cell lymphoma (CTCL) can be challenging due to lack of durable responses to currently available therapies and their side effects and toxicities. Romidepsin, a histone deacetylase inhibitor, and mogamulizumab, an anti-CCR4 monoclonal antibody, have demonstrated some efficacy as monotherapies, however, survival outcomes remain poor. This retrospective study evaluates the effectiveness of sequential romidepsin-mogamulizumab (Romi-Moga) therapy in 18 patients with advanced CTCL. The overall response rate was 67% in our cohort and time to next treatment was 15 months, which compared favorably to clinical trials of monotherapies. Patients who transitioned to mogamulizumab within one month of romidepsin discontinuation exhibited superior responses in skin, blood, and lymph nodes and longer time to next treatment. These findings suggest a potential beneficial effect of Romi-Moga therapy when administered in close sequence. Prospective studies are needed to validate these results and optimize treatment strategies.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLeukemia & lymphoma/Leukemia and lymphomaMême sujetCutaneous lymphoproliferative disorders researchTravaux en français237 207