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Enregistrement W2791438625 · doi:10.1007/s11864-018-0532-2

When to Stop Tyrosine Kinase Inhibitors for the Treatment of Chronic Myeloid Leukemia

2018· review· en· W2791438625 sur OpenAlexaff
Pierre Laneuville

Notice bibliographique

RevueCurrent Treatment Options in Oncology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Myeloid Leukemia Treatments
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNilotinibChronic myelogenous leukemiaDasatinibOncologyInternal medicineTyrosine-kinase inhibitorImatinib mesylateMyeloid leukemiaClinical trialClinical endpointIntensive care medicineImatinibLeukemiaCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The outcome of chronic myelogenous leukemia (CML) patients presenting in the chronic phase has changed dramatically since the introduction of tyrosine kinase inhibitor (TKI) therapy with imatinib in 2001 and second-generation TKIs in 2007. With the availability of TKI therapy, standardized molecular monitoring, and the adoption of response-adapted intervention for patients who “fail” to respond adequately, as defined in evidence-based international guidelines[ 1 , 2 ], patients with this historically fatal disease now have survival approaching that of the normal population [ 3 ]. While it was initially believed that TKI therapy would need to be continued indefinitely, it is now well accepted that a subgroup of patients who achieve a deep and sustained molecular response (DMR) can successfully discontinue TKI therapy and maintain a treatment-free remission (TFR). This was first demonstrated in the STIM1 trial [ 4 ] following demonstrated feasibility in a smaller study (STIM-Pilot) [ 5 ]. Discontinuation of first-line imatinib in patients who maintained a state of undetectable molecular residual disease (UMRD) for at least 2 years, measured by quantitative real-time reverse transcriptase polymerase chain reaction (qRT-PCR) with a sensitivity of 0.0032% (− 4.5 logs) on the International Scale (IS), UMRD4.5, the molecular relapse-free survival after 60 months was 36% [ 4 ]. This sets a precedent for a growing list of TKI discontinuation trials with minimal criteria for the necessary DMR to achieve varying from major molecular response (MMR) to UMRD5.0, sustained for a minimum of 1 to 2 years, and different criteria for the reinstatement of treatment ranging from molecular relapse to the loss of MMR. Variable rates of TFR have been reported with the majority falling in the range of 40 to 60% with success or failure occurring in the first 6 months in the majority of patients. The rate of TFR is strongly influenced by how it is defined as first shown in the A-STIM trial where the estimated rate of TFR increased from 46 to 64% at 2 years using STIM1 versus the loss of MMR as criteria [ 6 ]. Results from “real-world” studies are in general agreement with those from prospective clinical trials and have confirmed the importance of maintaining MR4.0 for at least 2 years to ensure a reasonable chance of success. Discontinuation of TKI therapy in the clinical trial setting appears to be safe with the majority of patients who fail to maintain a TFR regaining a DMR after a few months of restarting TKI therapy. Only a single patient has died to date after transforming to advanced phase disease in more than 2500 patients reported. The heterogeneity of trial criteria and results raises several challenges to define criteria for when it is appropriate and safe to stop TKI therapy in general clinical practice. This review highlights some of these challenges.

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)0,004
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,004

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,314 · 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

Citations35
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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