American Society of Hematology 2020 guidelines for treating newly diagnosed acute myeloid leukemia in older adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Older adults with acute myeloid leukemia (AML) represent a vulnerable population in whom disease-based and clinical risk factors, patient goals, prognosis, and practitioner- and patient-perceived treatment risks and benefits influence treatment recommendations. OBJECTIVE: These evidence-based guidelines of the American Society of Hematology (ASH) are intended to support patients, clinicians, and other health care professionals in their decisions about management of AML in older adults. METHODS: ASH formed a multidisciplinary guideline panel that included specialists in myeloid leukemia, geriatric oncology, patient-reported outcomes and decision-making, frailty, epidemiology, and methodology, as well as patients. The McMaster Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) Centre supported the guideline-development process, including performing systematic evidence reviews (up to 24 May 2019). The panel prioritized clinical questions and outcomes according to their importance to patients, as judged by the panel. The panel used the GRADE approach, including GRADE's Evidence-to-Decision frameworks, to assess evidence and make recommendations, which were subject to public comment. RESULTS: The panel agreed on 6 critical questions in managing older adults with AML, mirroring real-time practitioner-patient conversations: the decision to pursue antileukemic treatment vs best supportive management, the intensity of therapy, the role and duration of postremission therapy, combination vs monotherapy for induction and beyond, duration of less-intensive therapy, and the role of transfusion support for patients no longer receiving antileukemic therapy. CONCLUSIONS: Treatment is recommended over best supportive management. More-intensive therapy is recommended over less-intensive therapy when deemed tolerable. However, these recommendations are guided by the principle that throughout a patient's disease course, optimal care involves ongoing discussions between clinicians and patients, continuously addressing goals of care and the relative risk-benefit balance of treatment.
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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 | 0,010 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,008 |
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 ».