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Enregistrement W3177050893 · doi:10.1182/blood.v130.suppl_1.1706.1706

A Simple Tool for the Prediction of Azacytidine Treatment Failure in Patients with Myelodysplastic Syndrome

2017· article· en· W3177050893 sur OpenAlexaff
Roman M. Shapiro, Alejandro Lazo‐Langner

Notice bibliographique

RevueBlood · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensWestern UniversityLondon Health Sciences CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMyelodysplastic syndromesInternational Prognostic Scoring SystemInternal medicineBone marrowErythropoiesisRuxolitinibOncologyCohortDosingMyelofibrosisAnemiaSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction:The development of a tool to predict the sensitivity of MDS patients to azacytidine has great clinical applicability. Furthermore, a tool that is able to dynamically predict response to azacytidine while on therapy would be of utility to the clinician who must determine when the efficacy of the drug has been lost. Goal: The purpose of this work was to evaluate clinical and laboratory parameters to develop markers of ineffective hematopoiesis that correlate with the development of resistance to azacytidine in MDS patients. Methods: We conducted a retrospective cohort study of all patients with MDS with Int-2/hi risk IPSS score treated with 5-azacytidine at the London Health Science Centre between January 2008 and December 2014. The study was approved by the institutional Research Ethics Board. Relevant data, including bone marrow aspirate and biopsy, cytogenetics, peripheral blood counts, transfusion frequency, and azacytidine dosing and administration were extracted from the electronic patient record. Response to azacytidine, as assessed by IWG 2006 criteria, was recorded and time to treatment failure was calculated. The parameter representative of ineffective erythropoiesis was derived using an ROC curve generated by comparing the RDW during time periods of low red blood cell transfusion burden to time periods of high transfusion burden. Parameters representative of ineffective hematopoiesis in each of the megakaryocytic and granulocytic lineages were derived using ROC curves generated by comparing changes in each of the respective counts during time periods with effective erythropoiesis and known azacytidine treatment response (based on bone marrow blast counts and cytogenetic profile), and time periods with effective erythropoiesis and proven treatment failure. The parameter for ineffective erythropoiesis was defined as hemoglobin Results: The characteristics of all MDS patients included in the cohort is summarized in Table 1. There was a total of 97 patients in the cohort, with 74 patients receiving greater than 3 treatment cycles and having sufficient response data for the derivation of hematopoietic parameters. The presence of ineffective erythropoiesis after the 3rd cycle of azacytidine had a significant correlation with the time to treatment failure (Figure 1). The median time to treatment failure of MDS patients was 144 days for patients with ineffective erythropoiesis after 3 cycles of azacytidine, while it was 418 days for patients with effective erythropoiesis. The parameters for ineffective megakaryopoiesis and ineffective granulopoiesis after 3 cycles of azacytidine had no correlation with time to treatment failure. There were 25 patients who attained response to azacytidine beyond 6 cycles and who had proven treatment failure based on either increasing blast count or cytogenetic evolution along with sufficient peripheral blood count data corresponding to the time of treatment failure. Among these patients, the development of ineffective granulopoiesis followed by the development of ineffective megakaryopoiesis had a positive predictive value of 87% for disease progression. Conclusion: The presence of ineffective erythropoiesis after 3 cycles of azacytidine was the strongest predictor of azacytidine treatment failure in Int-2/Hi IPSS MDS patients. The earliest peripheral blood markers of disease progression after initial response reflect the development of ineffective granulopoiesis followed by ineffective megakaryopoiesis, with effective erythropoiesis preserved. Download : Download high-res image (207KB) Download : Download full-size image Disclosures Lazo-Langner: Daiichi Sankyo: Research Funding; Alexion: Research Funding; Bayer: Honoraria; Pfizer: Honoraria.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,260
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 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'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
Publié2017
Routes d'admission1
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