Le Rituximab dans le traitement d’entretien du lymphome folliculaire : analyse des pratiques au CHU de Nancy basée sur une revue d’utilisation québécoise
Bibliographic record
Abstract
L’arrivee du rituximab dans le traitement d’entretien du lymphome folliculaire a permis uneamelioration significative de la survie sans progression et a retarde les prochaines recidives.Depuis 2004, avec l’utilisation du rituximab en association a une chimiotherapie lesrecommandations ont evolue. Le rituximab est depuis 2006 autorise en traitement d’entretiendu lymphome folliculaire, d’abord pour les patients en rechute ou refractaire repondant a untraitement d’induction par chimiotherapie, puis en 2010, pour les patients non precedemmenttraites ayant repondu a un traitement d’induction.Nous avons realise une analyse descriptive de l’utilisation du rituximab dans le traitementd’entretien du lymphome non hodgkinien de type B chez l’adulte au CHU de Nancy sur lemodele du Programme de Gestion Therapeutique des Medicaments au Quebec (PGTM). Lacollecte de donnees a eu lieu entre le 31 juillet 2012 et le 1er aout 2013.Nous en avons conclu que le rituximab est correctement utilise (dose, schema posologique etduree du traitement). Ces resultats sont en accord avec ceux trouves par le PGTM.L’impact economique du rituximab en traitement d’entretien n’est pas negligeable. Il a pu etreevalue par son rendement cout-efficacite grâce a plusieurs etudes.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".