Practice Patterns of Physician Treatment for Pediatric Chronic Myelogenous Leukemia
Notice bibliographique
Résumé
Chronic myelogenous leukemia (CML) is a rare disease in children for which pediatric evidence-based guidelines are lacking. We designed an anonymous survey for practicing pediatric oncologists and bone marrow transplantation (BMT) physicians to assess their willingness to recommend BMT for a patient with CML based on various clinical scenarios. A total of 274 physicians responded to the survey (13.4% response rate). Nearly all pediatric oncologists and BMT physicians recommended against BMT at time of diagnosis of CML in the chronic phase, with only 8.0% and 1.9% recommending BMT if a matched sibling donor (MSD) and a matched unrelated donor (MUD), respectively, was available. Similarly, after a first poor response to tyrosine kinase inhibitor (TKI) therapy or hematologic relapse, physicians continued to recommend against BMT (39.5% and 23.3% recommended BMT in patients with a matched sibling donor and matched unrelated donor, respectively). However, 81.7% and 69.8% of respondents would recommend BMT after 2 hematologic relapses on TKI therapy, if an MSD and an MUD, respectively, were available. In addition, there was great interest in developing a clinical trial evaluating the safety and efficacy of stopping TKIs in children with CML who achieve and maintain a deep molecular response, with 86.7% of respondents stating they would offer such a trial to their pediatric patients. This survey highlights the need for evidence-based, pediatric-specific guidelines for the management of children and adolescents with CML.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».