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Enregistrement W2147109841 · doi:10.1517/14712598.2015.971749

Erythropoiesis-stimulating agents in allogeneic and autologous hematopoietic stem cell transplantation

2014· review· en· W2147109841 sur OpenAlexaff
Massimo Martino, Francesco Lanza, Taner Demirer, Tiziana Moscato, Simona Secondino, Paolo Pedrazzoli

Notice bibliographique

RevueExpert Opinion on Biological Therapy · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueErythropoietin and Anemia Treatment
Établissements canadiensUniversity Hospital Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStem cellExpert opinionIntensive care medicineHaematopoiesisHematopoietic stem cell transplantationErythropoiesisTransplantationAplastic anemiaClinical trialAnemiaOncologyImmunologyInternal medicineBone marrow

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Erythropoiesis-stimulating agents (ESAs) are used in treating cancer- and chemotherapy-induced anemia with the aim of accelerating the recovery of red blood cells (RBCs), reduce the risks associated with RBC transfusions and improve quality of life. AREAS COVERED: A systematic review has been conducted to examine the current evidence for the efficacy and safety of using ESAs in hematopoietic stem cell transplants (HSCTs). EXPERT OPINION: Despite the international recommendations for the use of ESAs in treating different malignancies, there is a lack of guidelines for their use in patients undergoing HSCT. An evaluation of published clinical trials shows that there are no available powerful studies concerning the use of ESAs in this setting, with only heterogeneous and small numbers of patients reported so far. Nevertheless, the more robust and intriguing of these data suggest that the ESA's administration at an appropriate time after the infusion of stem cells may be effective both in autologous and allogeneic HSCTs. New guidelines are required, overseen by an expert in the in the field of stem cell transplantation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,154
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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