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Contexte : La présente étude visait à comprendre comment les facteurs cliniques et les biomarqueurs inflammatoires affectaient le pronostic du lymphome associé aux tissus lymphoïdes de la muqueuse (MALT) et à développer un nomogramme prédictif pour aider à la pratique clinique. Méthodes : Nous avons mené une étude rétrospective sur 183 cas de lymphome MALT nouvellement diagnostiqué entre janvier 2011 et octobre 2021, divisés au hasard en deux groupes : une cohorte d'entraînement (75 %) et une cohorte de validation (25 %). L'analyse de régression par le moins d'absolus de rétrécissement et de sélection (LASSO) a été combinée à l'analyse de régression Cox multivariée pour construire un nomogramme permettant de prédire la survie sans progression (PFS) chez les patients atteints de lymphome MALT. Pour évaluer la précision du modèle de nomogramme, l'aire sous la courbe des caractéristiques de fonctionnement du récepteur (ROC), les courbes de calibration et l'analyse de courbe de décision (DCA) ont été utilisées. Résultats : La PFS était significativement associée au stade d'Ann Arbor, à la thérapie ciblée, à la radiothérapie et au ratio plaquettes/lymphocytes (PLR) dans le lymphome MALT. Ces quatre variables ont été combinées pour établir un nomogramme permettant de prédire les taux de PFS à trois et cinq ans. Il est important de noter que notre nomogramme a montré une bonne valeur prédictive avec des valeurs d'aire sous la courbe ROC (AUC) de 0,841 et 0,763 dans la cohorte d'entraînement et de 0,860 et 0,879 dans la cohorte de validation pour la PFS à 3 ans et 5 ans, respectivement. De plus, les courbes de calibration de la PFS à 3 ans et 5 ans ont révélé un haut degré de cohérence entre la prédiction et la probabilité réelle de rechute. En outre, la DCA a démontré le bénéfice clinique net de ce nomogramme et sa capacité à identifier avec précision les patients à haut risque. Conclusion : Le nouveau modèle de nomogramme pourrait prédire avec précision le pronostic des patients atteints de lymphome MALT et aider les cliniciens à concevoir des traitements individualisés.
Wen et al. (Tue,) ont étudié cette question.