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Enregistrement W2176736150 · doi:10.1016/j.bbmt.2015.10.005

Outcomes of Allogeneic Hematopoietic Cell Transplantation in Patients with Myelofibrosis with Prior Exposure to Janus Kinase 1/2 Inhibitors

2015· article· en· W2176736150 sur OpenAlexaff
Mohamed Shanavas, Uday Popat, Laura C. Michaelis, Veena Fauble, Donal P. McLornan, Rebecca B. Klisovic, John Mascarenhas, Roni Tamari, Murat O. Arcasoy, James Davies, Usama Gergis, Oluchi C. Ukaegbu, Rammurti T. Kamble, John M. Storring, Navneet S. Majhail, Rizwan Romee, Srđan Verstovšek, Antonio Pagliuca, Sumithira Vasu, Brenda Ernst, Eshetu G. Atenafu, Ahmad Hanif, Richard Champlin, Parameswaran Hari, Vikas Gupta

Notice bibliographique

RevueBiology of Blood and Marrow Transplantation · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMyeloproliferative Neoplasms: Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMcGill University Health CentrePrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteH. Lundbeck A/SJuno TherapeuticsIncyteCTI BiopharmaAgios PharmaceuticalsNovavaxKaryopharm TherapeuticsMorphoSysCelgeneAlexion PharmaceuticalsAmgenAriad PharmaceuticalsTeva Pharmaceutical IndustriesGilead SciencesSanofiSpectrum PharmaceuticalsPfizerAstraZenecaEli Lilly and CompanyBristol-Myers Squibb
Mots-clésMedicineRuxolitinibMyelofibrosisInternal medicineAdverse effectTransplantationInternational Prognostic Scoring SystemCytopeniaHematopoietic stem cell transplantationGastroenterologyCalcineurinConfidence intervalOncologyBone marrowMyelodysplastic syndromes

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The impact of Janus kinase (JAK) 1/2 inhibitor therapy before allogeneic hematopoietic cell transplantation (HCT) has not been studied in a large cohort in myelofibrosis (MF). In this retrospective multicenter study, we analyzed outcomes of patients who underwent HCT for MF with prior exposure to JAK1/2 inhibitors. One hundred consecutive patients from participating centers were analyzed, and based on clinical status and response to JAK1/2 inhibitors at the time of HCT, patients were stratified into 5 groups: (1) clinical improvement (n = 23), (2) stable disease (n = 31), (3) new cytopenia/increasing blasts/intolerance (n = 15), (4) progressive disease: splenomegaly (n = 18), and (5) progressive disease: leukemic transformation (LT) (n = 13). Overall survival (OS) at 2 years was 61% (95% confidence interval [CI], 49% to 71%). OS was 91% (95% CI, 69% to 98%) for those who experienced clinical improvement and 32% (95% CI, 8% to 59%) for those who developed LT on JAK1/2 inhibitors. In multivariable analysis, response to JAK1/2 inhibitors (P = .03), dynamic international prognostic scoring system score (P = .003), and donor type (P = .006) were independent predictors of survival. Among the 66 patients who remained on JAK1/2 inhibitors until stopped for HCT, 2 patients developed serious adverse events necessitating delay of HCT and another 8 patients had symptoms with lesser severity. Adverse events were more common in patients who started tapering or abruptly stopped their regular dose ≥6 days before conditioning therapy. We conclude that prior exposure to JAK1/2 inhibitors did not adversely affect post-transplantation outcomes. Our data suggest that JAK1/2 inhibitors should be continued near to the start of conditioning therapy. The favorable outcomes of patients who experienced clinical improvement with JAK1/2 inhibitor therapy before HCT were particularly encouraging, and need further prospective validation.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations142
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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