Comprehensive evaluation of time‐to‐response parameter as a predictor of treatment failure following imatinib therapy in chronic phase chronic myeloid leukemia: Which parameter at which time‐point does matter?
Notice bibliographique
Résumé
Early recognition of high-risk patient is important to improve long-term outcomes following imatinib therapy for chronic myeloid leukemia (CML). Some controversy surrounds the question, which of short-term response parameters at which time-point, including complete cytogenetic response (CCyR) or major molecular response (MMR) at 6 or 12 months, is the best predictor for treatment outcomes. In this comprehensive analysis, we adopted landmark analysis method, time-dependent Cox's proportional hazard model, and receiver-operating characteristics (ROC) method to analyze time-to-response parameter as predictor of long-term outcomes in 187 chronic phase (CP) CML patients. Regardless of the methods of analysis, earlier achievement of short-term response such as CCyR or MMR could predict the higher probability of achieving better interim outcome (such as treatment failure or loss of response [LOR]). Similar to the findings from other studies, our ROC analysis provided cutoff time points for MMR (18-36 months) and CCyR (6-12 months) that were the best predictors for LOR or treatment failure, which can be an indirect evidence supporting the ELN recommendation. The patient who achieves short-term response rapidly will have a lower risk of losing response or failing after imatinib therapy in CML patients.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».