Iron Chelation Therapy in Low- to Intermediate- Risk Myelodysplastic Syndrome Patients: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Transfused patients with low- to intermediate-risk myelodysplastic syndromes (MDS) are known to suffer from iron overload. Iron chelation therapy (ICT) may improve outcomes, however, it remains to be thoroughly investigated. Methods We conducted a systematic review and meta-analysis to assess the benefit of ICT in patients with MDS. MEDLINE, EMBASE, and Cochrane CENTRAL were searched for studies on ICT for low- to intermediate-risk MDS that reported adjusted hazard ratios (aHR) or overall survival (OS). Two reviewers independently screened titles and abstracts and subsequent full texts for eligibility. Studies were extracted for general demographics, AML progression rate, incidence of cardiac injury, and median OS or aHR. aHR risk ratios were calculated using a random-effects model meta-analysis. Risk of bias was assessed using the Cochrane Risk of Bias tool for randomized controlled trials (RCTs) and Newcastle-Ottawa scale for non-randomized studies. Results The initial search yielded 1177 citations, of which we included 11 observational studies (n = total patient number) and one RCT (n = total patient number) for analysis. The heterogeneity was moderate (I 2=57%; P=0.02). There was a significant reduction in risk of mortality in patients with iron overload and low- or intermediate-risk MDS treated with ICT (aHR 0.43; 95% CI 0.32-0.57; P < 0.00001) (figure 1). The median OS among patients receiving ICT and patients receiving no ICT was reported for nine studies. The median OS for patients receiving ICT was consistently longer than the median OS in the non-ICT group across all studies (figure 2). Conclusion Iron chelation therapy (ICT) is associated with a lower risk of mortality in low- to intermediate- risk myelodysplastic syndrome patients. Given the limited number of RCTs, more high-quality studies are required before ICT becomes a standard of care for this group of patients Figure 1 Figure 1. Disclosures Crowther: Syneos Health: Honoraria; Precision Biologicals: Honoraria; Pfizer: Speakers Bureau; CSL Behring: Speakers Bureau; Bayer: Speakers Bureau; Hemostasis reference laboratories: 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 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 | 0,012 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».