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Enregistrement W2955358464 · doi:10.1158/1538-7445.sabcs18-4912

Abstract 4912: A snapshot of myeloproliferative neoplasms in the United States: Analysis of the “myMPN” patient registry

2019· article· en· W2955358464 sur OpenAlexaff
Robyn M. Scherber, Lindsey Whyte, Michelle Woehrle, Claire Harrison, John Mascarenhas, Srđan Verstovšek, Alison R. Moliterno, Ruben A. Mesa

Notice bibliographique

RevueClinical Research (Excluding Clinical Trials) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMyeloproliferative Neoplasms: Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnapshot (computer storage)Computer scienceMedicineDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The myeloproliferative neoplasms (MPNs) are an uncommon type of hematologic malignancy which can be accompanied by a medically complex sequalae and severe symptom burden. Patient registries allow for the evaluation and monitoring of clinically meaningful outcomes in rare diseases over time. Although patient registries exist for MPNs, the utility of these registries has been limited by inclusion of only particular institutions and/or regions or the lack of patient reported outcomes, specifically symptoms and quality of life. In September 2017, the “myMPN” patient registry began enrollment as the first MPN patient-centered registry. The purpose of this analysis is to report patient-reported disease features, outcomes, and events uploaded to the registry to date.Methods: The “myMPN” patient registry was created by the MPN Research Foundation’s steering committee and hosted on the Genetic Alliance registry platform. Utilizing previous questions created for MPN populations and validated assessment tools, the myMPN patient registry allows patients to input data disclosures, disease features, treatments, blood counts and symptoms. The registry has been granted independent IRB approval.Results: Accrual: To date, the registry has 744 participants. Of these, 62% were female and mean age was 61 years (range 18-94). Disease-related information: The registry includes 38% essential thrombocythemia (ET) patients, 36% polycythemia vera (PV) patients, 23% myelofibrosis (MF) patients, and 3% patients who reported an alternative MPN diagnosis. 11.5% of patients were not aware of their mutation status. Disease events: Over the year since study initiation, there have been 2,100 reported disease-related events, which have included 825 blood draws, 298 phlebotomies, 207 MPN medication changes, 144 bone marrow biopsies, 77 transfusions, 39 thrombotic or bleeding events, and 30 genetic testing events. Since registry initiation, 6 patients reported a new ET to MF transformation, and 4 patients reported a PV to MF transformation. Disease Symptom Burden: To date, 400 patients have completed 675 independent symptom assessments. Many have completed two or more symptom assessments. In general, MPN-10 symptom scores are similar to previously published cohorts, but provide data on longitudinal symptom change.Conclusions: The myMPN patient registry facilitates the research and care of MPN patients by clinicians, researchers, patients, patient-advocates, and caregivers a common platform to interface prospectively. Future goals of the registry are to 1) explore variables related to disease progression/transformation, 2) expand outside of the United states to other English-speaking countries, 3) allow patients to connect with their physicians regarding their registry information, and 4) to develop a compendium medical record and specimen registry.Citation Format: Robyn M. Scherber, Lindsey Whyte, Michelle Woehrle, Claire Harrison, John Mascarenhas, Srdan Verstovsek, Alison Moliterno, Ruben A. Mesa. A snapshot of myeloproliferative neoplasms in the United States: Analysis of the “myMPN” patient registry [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2019; 2019 Mar 29-Apr 3; Atlanta, GA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2019;79(13 Suppl):Abstract nr 4912.

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)0,066
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,136
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0660,136
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,555
Tête enseignante GPT0,599
Écart entre enseignants0,044 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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