When to Stop Tyrosine Kinase Inhibitors for the Treatment of Chronic Myeloid Leukemia
Notice bibliographique
Résumé
OPINION STATEMENT: Strict criteria for when to stop tyrosine kinase inhibitor (TKI) therapy in clinical practice are not easily defined without an agreement on what probability of achieving a treatment-free remission (TFR) constitutes a medically acceptable standard and consideration of the potential medical risks of continued TKI therapy and/or patient preferences. Patients in sustained deep molecular response (DMR) have no significant chronic myelogenous leukemia-related risk of progression and death, and thus, safety is of paramount importance. Patients with prior history of advanced disease, additional chromosomal abnormalities (ACA), atypical transcripts, TKI resistance, high Sokal score, or who cannot be relied upon to come for regular molecular monitoring should generally be excluded from TKI cessation in clinical practice. Similarly, stopping TKIs should not be attempted without the availability of standardized BCR-ABL1 testing with a sensitivity of at least MR4.5 and a turnaround time of less than 4 weeks. Prior TKI therapy of 5 years and stable MR4.0 of 2 years or more constitutes reasonable minimal criteria for stopping TKIs with approximately a 50% chance of success. The risk of morbidity with continued TKI therapy and patient preferences need to be considered to determine to what extent these minimal criteria should be exceeded and at what threshold to re-initiate therapy whether on the loss of major molecular response or at a lower molecular endpoint.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».