Treating the Elderly Patient with Acute Myelogenous Leukemia
Notice bibliographique
Résumé
Among patients with acute myeloid leukemia (AML), treatment regimens and outcomes may differ among younger and older adults. Although there is no clear dividing line when considering age in AML, in most studies, "older adults" was defined as over age 60.The management of older patients with AML is a difficult challenge (1). Older adults are more likely to have comorbidities that can limit treatment options; disease tends to be more aggressive biologically; and outcomes are worse than in younger patients. Decisions regarding the optimal treatment of acute myelogenous leukemia in the elderly patient requires the consideration of multiple factors. Population-based studies have demonstrated that, for all age groups, aggressive therapy results in improved survival and quality of life when compared with palliative care. The optimal induction and post remission regimen for older patients has yet to be determined. Furthermore, not all patients are candidates for such therapy. Consideration of patient and disease-related factors can help to determine the appropriateness of intensive therapy in a given patient. For those patients for whom aggressive induction therapy does not seem to be in their best interest, novel agents are being investigated that will hopefully address the issues of induction death and early relapse associated with these patient populations. This topic review will discuss the treatment of older adults with AML.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».