Diffuse large B-cell lymphoma: what clinical progress have we seen in the last 5 years?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Diffuse large B-cell lymphoma is the most common subtype of non-Hodgkin lymphoma and has a rapidly evolving treatment landscape. For patients at increased risk of primary treatment failure and those with relapsed/refractory disease, emerging therapeutic classes have significantly improved outcomes. AREAS COVERED: This review describes the most important trials evaluating treatment for DLBCL in frontline and the relapsed/refractory setting for both fit patients and patients ineligible for intensive therapy. Particular attention is paid to rational treatment sequencing and selection for CAR-T, bispecific antibodies and molecularly targeted therapies. EXPERT OPINION: In modern DLBCL therapy, it is critical to identify individuals at increased risk of primary treatment failure with R-CHOP, who may then be offered the addition of Polatuzumab Vedotin or other targeted therapies in frontline. CAR-T is now a treatment standard in second line for patients with primary refractory or early relapsed disease, with ASCT reserved for eligible patients with later relapse, who may subsequently receive CAR-T in third-line. ASCT ineligible patients also face improved outcomes with CAR-T and enhanced therapies incorporating novel agents. Molecular and genomic tumor profiling is likely in the future to direct optimal treatment for patients by identifying biologically distinct lymphomas sensitive to distinct targeted agents.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».