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Enregistrement W2111872404 · doi:10.1517/14656566.2012.732998

Ruxolitinib, an oral JAK1 and JAK2 inhibitor, in myelofibrosis

2012· review· en· W2111872404 sur OpenAlexaff
Kris Vaddi, Nicholas J. Sarlis, Vikas Gupta

Notice bibliographique

RevueExpert Opinion on Pharmacotherapy · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMyeloproliferative Neoplasms: Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesIncyteMassachusetts Medical Society
Mots-clésRuxolitinibMedicineMyelofibrosisClinical trialJanus kinaseAnemiaInternal medicineOncologyTolerabilityAdverse effectPharmacologyBone marrowCytokine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Myelofibrosis (MF) is a debilitating hematologic malignancy characterized by progressive splenomegaly, burdensome symptoms, cytopenias and shortened survival. Chronic alterations in Janus-associated kinase-signal transducer and activator of transcription (JAK-STAT) signaling have been identified in the pathogenesis of MF, making this pathway a target for drug development. Ruxolitinib is the first JAK1 and JAK2 inhibitor to be approved by the US Food and Drug Administration. AREAS COVERED: This review describes the characteristics of MF, the current therapeutic options and need for effective therapies, the contribution of aberrant JAK-STAT signaling to various disease-specific manifestations and the pharmacodynamics, pharmacokinetics, efficacy and tolerability of ruxolitinib. Articles describing MF disease burden and results of ruxolitinib pre-clinical and clinical trials were identified and summarized. EXPERT OPINION: Conventional MF treatments alleviate some MF symptoms but have limited efficacy, do not modify the natural history of the disease and are not approved for MF. The JAK1 and JAK2 inhibitor ruxolitinib has shown promising results in pre-clinical and clinical trials. In Phase III trials, ruxolitinib was shown to reduce splenomegaly and improve MF-related symptoms. Recent evidence also suggests that ruxolitinib may improve survival. The most common adverse events were anemia and thrombocytopenia, which were managed with dose adjustments (or red blood cell transfusions for anemia).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,172
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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