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Enregistrement W3001673888 · doi:10.1111/bjh.16338

Experience with ponatinib in paediatric patients with leukaemia

2020· article· en· W3001673888 sur OpenAlexaff
Jenna Rossoff, Van Huynh, Rachel E. Rau, Margaret E. Macy, Maria Luisa Sulis, Kirk R. Schultz, Michael J. Burke, Uma H. Athale, Maureen M. O’Brien, John Gregory, Inge M. van der Sluis, Frank G. Keller, C. Michel Zwaan, Meinolf Suttorp, Nobuko Hijiya

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Haematology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Myeloid Leukemia Treatments
Établissements canadiensMcMaster UniversityBC Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPonatinibMedicineChronic myeloid leukaemiaPediatricsCohortLymphoblastic LeukemiaInternal medicineDiseaseLeukemiaMyeloid leukemiaDasatinib

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ponatinib has proven to be effective in adults with Philadelphia chromosome-positive leukaemias, but data in paediatrics are scarce. Among paediatric patients with chronic myeloid leukaemia (n = 9) or acute lymphoblastic leukaemia (n = 12) treated with varying doses of ponatinib in 13 centres, 71% showed a decrease in disease burden after a median of three months. Ponatinib was well tolerated, with grade 3 toxicities occurring in 29% of patients. Toxicities were similar to those reported in adults, with the exception of arterial thrombotic events, which were not observed. Ponatinib has a favourable safety profile in this paediatric cohort, but dose-finding studies are needed.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil0,457

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,222 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations35
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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