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Enregistrement W3158136113 · doi:10.1038/s41375-021-01257-7

Hairy cell leukemia and COVID-19 adaptation of treatment guidelines

2021· review· en· W3158136113 sur OpenAlexafffund
Michael R. Grever, Leslie A. Andritsos, Versha Banerji, Jacqueline C. Barrientos, Seema A. Bhat, James S. Blachly, Timothy G. Call, Matt Cross, Claire Dearden, Judit Demeter, Sasha Dietrich, Brunangelo Falini, Francesco Forconi, Douglas E. Gladstone, Alessandro Gozzetti, Sunil Iyengar, James B. Johnston, Gunnar Juliusson, Eric H. Kraut, Robert J. Kreitman, Francesco Lauria, Gerard Lozanski, Sameer A. Parikh, Jae H. Park, Aaron Polliack, Farhad Ravandi, Tadeusz Robak, Kerry A. Rogers, Alan Saven, John F. Seymour, Tamar Tadmor, Martin S. Tallman, Constantine S. Tam, Enrico Tiacci, Xavier Troussard, Clive S. Zent, Thorsten Zenz, Pier Luigi Zinzani, Bernhard Wörmann

Notice bibliographique

RevueLeukemia · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Lymphocytic Leukemia Research
Établissements canadiensUniversity of ManitobaResearch Institute in Oncology and HematologyCancerCare Manitoba
Organismes subventionnairesCilagCanadian Institutes of Health ResearchKite PharmaGenentechAscentage PharmaPharmacyclicsAgios PharmaceuticalsAstellas PharmaAdaptive BiotechnologiesAstex PharmaceuticalsH. Lundbeck A/STG TherapeuticsRoyal Marsden NHS Foundation TrustCancerCare Manitoba FoundationMEI PharmaMacroGenicsSunesisUniversity of PittsburghAbbVieNational Cancer InstituteServierGilead SciencesTeva Pharmaceutical IndustriesCelgeneNovartisPfizerBiogenAstraZenecaAmgenNational Institutes of HealthLeukemia and Lymphoma Society of CanadaBeiGeneHairy Cell Leukemia Research FoundationGlaxoSmithKline
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicMedicineHairy cell leukemiaImmunosuppressionIntensive care medicineLife expectancyLeukemia2019-20 coronavirus outbreakImmunologyDiseaseVirologyInternal medicineInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Standard treatment options in classic HCL (cHCL) result in high response rates and near normal life expectancy. However, the disease itself and the recommended standard treatment are associated with profound and prolonged immunosuppression, increasing susceptibility to infections and the risk for a severe course of COVID-19. The Hairy Cell Leukemia Foundation (HCLF) has recently convened experts and discussed different clinical strategies for the management of these patients. The new recommendations adapt the 2017 consensus for the diagnosis and management with cHCL to the current COVID-19 pandemic. They underline the option of active surveillance in patients with low but stable blood counts, consider the use of targeted and non-immunosuppressive agents as first-line treatment for cHCL, and give recommendations on preventive measures against COVID-19.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,189
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeSans objet
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

Citations46
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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