ITACA: A new validated international erythropoietic stimulating agent‐response score that further refines the predictive power of previous scoring systems
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 'real-life', the Nordic score guides Erythropoietic stimulating agent (ESA) use in lower-risk myelodysplastic syndrome (MDS) with predicted response rates of 25% or 74%. As new treatments emerge, a more discriminating score is needed. OBJECTIVES: To validate existing ESA predictive scores and develop a new score that identifies non-responders. METHODS: ESA-treated patients were identified in 3 MDS registries in Italy and Canada (FISM 555, GROM 233, and MDS-CAN 208). Clinical and disease-related variables were captured. Nordic, MDS-CAN, and IPSS-R-based ESA scores were calculated and documented ESA responses compared. RESULTS: 996 ESA-treated patients were identified. Overall response rate (ORR) was 59%. The database was randomly divided into balanced derivation (n = 463) and validation (n = 462) cohorts. By multivariate analysis, transfusion independence, erythropoietin (EPO) level <100 IU/L, and IPSS low-risk were independently predictive of response. Assigning a score of 1 to each resulted in a scoring system of 0-3 with response rates of 23%, 43%, 67%, and 85%. ORR was concordant in the validation cohort. The 'ITACA' score had the highest discriminating power of response. CONCLUSION: ITACA is an internally-validated predictive SS of ESA response in real-life 'good risk' MDS patients derived from a large international dataset that surpasses others. The incorporation of biologic markers to better identify non-responders is still needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».