How I treat ALL in Down's syndrome: pathobiology and management
Notice bibliographique
Résumé
Children with Down syndrome are at high risk for developing B-cell precursor acute lymphoblastic leukemia (DS-ALL) associated with poor outcome due to both a high relapse rate and increased treatment-related mortality (TRM) from infections. Biologically, these heterogeneous leukemias are characterized by under-representation of the common cytogenetic subgroups of childhood ALL and overrepresentation of CRLF2-IL7R-JAK-STAT activating genetic aberrations. Although relapse is the major determinant of poor outcomes in this population, de-escalation of chemotherapy intensity might be feasible in the 10% to 15% DS-ALL patients with ETV6-RUNX1 or high hyperdipoidy in whom TRM is the major limiting event. As infection-associated TRM occurs during all treatment phases, including the maintenance period, increased surveillance and supportive care is required throughout therapy. Improvement in outcome will require better understanding of the causes of treatment failure and TRM, incorporation of new therapies targeting the unique biological properties of DS-ALL, and enhanced supportive care measures to reduce the risk of infection-related TRM. To facilitate these goals, an international collaboration plans to establish a prospective DS-ALL registry and develop specific supportive care recommendations for this at-risk population.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».