Monitoring CML patients responding to treatment with tyrosine kinase inhibitors: review and recommendations for harmonizing current methodology for detecting BCR-ABL transcripts and kinase domain mutations and for expressing results
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The introduction in 1998 of imatinib mesylate (IM) revolutionized management of patients with chronic myeloid leukemia (CML) and the second generation of tyrosine kinase inhibitors may prove superior to IM. Real-time quantitative polymerase chain reaction (RQ-PCR) provides an accurate measure of the total leukemiacell mass and the degree to which BCR-ABL transcripts are reduced by therapy correlates with progression-free survival. Because a rising level of BCR-ABL is an early indication of loss of response and thus the need to reassess therapeutic strategy, regular molecular monitoring of individual patients is clearly desirable. Here we summarize the results of a consensus meeting that took place at the National Institutes of Health (NIH) in Bethesda in October 2005. We make suggestions for (1) harmonizing the differing methodologies for measuring BCR-ABL transcripts in patients with CML undergoing treatment and using a conversion factor whereby individual laboratories can express BCR-ABL transcript levels on an internationally agreed scale; (2) using serial RQ-PCR results rather than bone marrow cytogenetics or fluorescence in situ hybridization (FISH) for the BCR-ABL gene to monitor individual patients responding to treatment; and (3) detecting and reporting Philadelphia (Ph) chromosome-positive subpopulations bearing BCR-ABL kinase domain mutations. We recognize that our recommendations are provisional and will require revision as new evidence emerges.
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.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle