Treatment of relapsed and refractory follicular lymphoma: which treatment for which patient for which line of therapy?
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Recent advances have transformed the treatment landscape for relapsed and refractory follicular lymphoma. Although chemotherapy has long served as the backbone of treatment, the availability of novel targeted, immunomodulatory, and immunotherapeutic approaches is challenging its relevance. These approaches have focused on targeting epigenetic regulators, components of the B-cell receptor or its downstream intracellular pathways and the follicular lymphoma tumor microenvironment. The recent development of bispecific antibodies and chimeric antigen receptor T-cell therapies, which target both tumor-associated and host-specific antigens, has enabled a redirection of the immune system, enhancing the innate antitumor immune response. Rational combinations of these strategies are actively being evaluated in the relapsed and refractory setting and will inevitably move forward into earlier lines of treatment. The success of these approaches has led to numerous and parallel options for patients and clinicians. The emerging challenge now lies in how best to approach each individual patient with relapsed or refractory follicular lymphoma, addressing complex decision-making that considers a patient's previous treatment history, goals of care, clinical and biological characteristics of recurrence, and personal preferences. Understanding the implications of refractory and transformed disease, as well as the timing and biology of relapse will be critical to support a more personalized treatment approach in the modern era.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».