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Enregistrement W3038581931 · doi:10.14740/jmc3510

Therapeutic Challenges in Chronic Myeloid Leukemia: A Case-Based Discussion

2020· article· en· W3038581931 sur OpenAlexvenueno aff
Ariel Perez Perez, Grant Jester, Yehuda Galili, Ahmad El-Far, Said Baidas

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Cases · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Myeloid Leukemia Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMyeloid leukemiaMyeloproliferative neoplasmChromosomal translocationTyrosine kinaseRefractory (planetary science)Philadelphia chromosomebreakpoint cluster regionCancer researchTyrosine-kinase inhibitorMyeloidOncologyInternal medicineMyelofibrosisGeneBone marrowGeneticsReceptorCancerBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic myeloid leukemia (CML) is a myeloproliferative neoplasm characterized by a reciprocal translocation between the long arms of chromosomes 9 and 22 that results in expression of the oncoprotein BCR-ABL1. An optimal response to tyrosine kinase inhibitors (TKIs) requires a BCR-ABL transcript level ≤ 10% at 3 months, ≤ 1% at 6 months, ≤ 0.1% at 1 year, and ≤ 0.01% onwards. Complex scenarios like P190 BCR-ABL CML, unusual BCR-ABL transcripts, primary refractory CML, and detection of TKI-resistance mutations during treatment frequently pose a therapeutic challenge. In this article we present some of these clinical scenarios using a case-based approach. J Med Cases. 2020;11(7):215-220 doi: https://doi.org/10.14740/jmc3510

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: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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