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Enregistrement W2900357627 · doi:10.1002/ajh.25342

Treatment‐free remission with first‐ and second‐generation tyrosine kinase inhibitors

2018· review· en· W2900357627 sur OpenAlexaff
Jörge E. Cortes, Delphine Réa, Jeffrey H. Lipton

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Hematology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Myeloid Leukemia Treatments
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesBristol-Myers Squibb
Mots-clésNilotinibDasatinibDiscontinuationMedicineImatinibBosutinibClinical trialTyrosine-kinase inhibitorTyrosine kinaseMyeloid leukemiaOncologyIntensive care medicineImatinib mesylateInternal medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic myeloid leukemia (CML) has become a chronic disease, for which the chronic phase is manageable with tyrosine kinase inhibitor (TKI) therapy. Patients with optimal responses to TKIs have achieved long-term survival, and treatment-free remission (TFR) has since become an additional treatment goal in CML. In this review, we discuss important factors to consider prior to stopping treatment. In addition, published and presented data with the first-generation TKI imatinib, as well as current clinical trials evaluating TFR with the second-generation TKIs dasatinib and nilotinib, are examined. Results obtained outside of clinical trials have been included as well. Because successful TKI discontinuation depends upon accurate BCR-ABL1 monitoring, emerging technologies are also discussed. Clinical data obtained to date indicate that for many patients who achieve deep molecular response (DMR) on TKI therapy, TFR is a safe treatment goal, and, if the response is lost, patients can expect to regain their responses immediately upon reinitiation of TKI. It is also clear that there remains much room for improvement to make TFR a successful reality for most patients. Data from ongoing trials should help refine decisions as to which patients are the best candidates to attempt TKI discontinuation with safe monitoring in place.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations147
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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