TRANSPLANTE DE CÉLULAS TRONCO-HEMATOPOIÉTICAS AUTÓLOGAS EM PACIENTES COM LINFOMA DE HODGKIN: EXPERIÊNCIA DA FACULDADE DE MEDICINA DO ABC – SP
Bibliographic record
Abstract
Introdução: Apesar do excelente prognóstico do linfoma de Hodgkin, 20 a 25% dos pacientes são refratários primários e cerca de 30% deles recaem e requerem tratamento complementar. A estratégia de resgate inclui esquemas mais agressivos de quimioterapia, radioterapia e transplante de células tronco-hematopoiéticas. Objetivo: Descrever a experiência da Faculdade de Medicina do ABC (FMABC) no tratamento de pacientes com linfoma de Hodgkin que foram submetidos a transplante autólogo de medula óssea como parte do tratamento de resgate. Métodos: Estudo retrospectivo descritivo foi realizado a partir da revisão de prontuários de pacientes tratados na instituição no período de março de 2007 a dezembro de 2011. Nesse período, foram acompanhados 47 pacientes com diagnóstico de linfoma de Hodgkin na FMABC. Desses, 33 (70,2%) estavam em remissão completa e 14 (29,8%) não responderam ou recaíram. No grupo de 14 pacientes, 10 foram encaminhados para transplante autólogo de células tronco hematopoiéticas em serviço especializado na FMUSP, uma vez que não existe serviço de transplante de medula óssea em nosso serviço. Resultados: A média de tempo entre a recaída e o transplante foi de 7,8 meses (variando de 4,9 a 14 meses). O regime de condicionamento para transplante foi BEAM (carmustina, citarabina, etoposide e melfalano) em 90% dos casos e a fonte de células foi o sangue periférico em 100% deles. A resposta foi obtida em 90% dos pacientes (oito RCC e um RP). As taxas foram: sobrevida global (SG) 88,8%, sobrevida livre de doença (SLD) 55,6% e reca da 44,4%, com média de seguimento de 24,05 meses (variando de oito a 42,7). Conclusão: A despeito da SG e SLD favoráveis, permanece o risco de recidiva e progressão da doença, obstáculos a serem ultrapassados com novas estratégias terapêuticas.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".