Notice bibliographique
Résumé
The T-cell non-Hodgkin lymphomas are a group of uncommon malignancies that in Western countries account for 15–20% of aggressive lymphomas and between 5% and 10% of all non-Hodgkin's lymphomas (NHL). Within the most current classification schemata, there are 21 distinct diseases that together constitute the mature T- and natural killer (NK)-cell lymphomas, diseases that range from indolent cutaneous lymphomas to aggressive malignancies that are often resistant to routine systemic therapy. Common to many of the types of T-cell lymphoma is a predilection towards extranodal disease, although sites of tropism vary among subtypes. Geographic frequencies of many subtypes, and of T-cell lymphomas as a group, are also highly variable: while only 1.5% of lymphomas are of T-cell lineage in Vancouver, Canada, 18.3% of lymphomas in Hong Kong show a T-cell phenotype. And in Asia, 47.4% of T-cell lymphomas are either NK/T-cell lymphoma, nasal type (NK/T-NT) or adult T-cell leukemia/lymphoma (ATLL), while in North America and Europe, these constitute only 7.1% and 5.3% of T-cell lymphomas, respectively. These variable incidence rates may in part represent differential exposure to risk factors for T-cell lymphoma, including Epstein–Barr virus (EBV) and human T-cell leukemia virus-1 (HTLV-1). As will be explored below, the epidemiologic variety across the subtypes of T-cell lymphoma is matched by the clinical heterogeneity of these diseases, confounding investigation (or understanding) of the class of diseases as a single entity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».