MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2604822177 · doi:10.1007/s00277-017-2982-1

Advances in the treatment of relapsed/refractory chronic lymphocytic leukemia

2017· review· en· W2604822177 sur OpenAlexaff
Chaim Shustik, Isabelle Bence‐Bruckler, Robert Delage, Carolyn Owen, Cynthia L. Toze, Steven Coutré

Notice bibliographique

RevueAnnals of Hematology · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Lymphocytic Leukemia Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaVancouver General HospitalOttawa HospitalBC Cancer AgencyUniversité LavalUniversity of CalgaryMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIbrutinibChemoimmunotherapyMedicineFludarabineVenetoclaxIdelalisibChronic lymphocytic leukemiaAlemtuzumabRituximabOncologyInternal medicineHematologyCyclophosphamideSalvage therapyTransplantationLeukemiaImmunologyLymphomaChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Treatment of chronic lymphocytic leukemia (CLL) has advanced with the introduction of chemoimmunotherapy (CIT) agents that have improved the outcomes of frontline therapy. However, most treated patients will relapse and require subsequent therapy. This review focuses on recent advances in the treatment of relapsed or refractory CLL. Until recently, treatment options for relapsed CLL were of limited efficacy. Retreatment with fludarabine, cyclophosphamide, and rituximab (FCR) was recommended for patients with a durable response to first-line FCR, although acquired genetic aberrations, impaired marrow reserve, and comorbidities often made this suboptimal therapy for many patients. New options include two agents targeting B cell receptor (BCR) signaling pathways (ibrutinib and idelalisib) and a B cell lymphoma-2 (BCL-2) inhibitor (venetoclax). Allogeneic hematopoietic stem cell transplantation (HSCT) remains a potentially curative option for younger patients with a suitable donor.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,185
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations27
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnnals of HematologyMême sujetChronic Lymphocytic Leukemia ResearchTravaux en français237 207