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Enregistrement W4214695390 · doi:10.3390/curroncol29030122

Primary Myelofibrosis Occurring during Targeted Therapy for Chronic Lymphocytic Leukemia: A Report of Two Cases

2022· article· en· W4214695390 sur OpenAlexvenueno aff
Francesco Angotzi, Andrea Visentin, Federico Scarmozzino, Alessandro Cellini, Roberta Bertorelle, Marco Pizzi, Gianni Binotto, Angelo Paolo Dei Tos, Livio Trentin

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Lymphocytic Leukemia Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVenetoclaxIbrutinibMyelofibrosisChronic lymphocytic leukemiaCancerTargeted therapyDiseaseOncologyLeukemiaIntensive care medicineInternal medicineBone marrow

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The disease course of chronic lymphocytic leukemia (CLL) is frequently characterized by the occurrence of various complications, such as second primary cancer, which can impact patients' prognoses. While therapies for CLL have evolved tremendously in the past decades, overlooking the possibility of rare neoplasms that arise along with CLL may hinder the benefit that these therapies grant to patients. Moreover, the ability of newer therapies to alter the landscape of these complications is still largely unknown. Primary myelofibrosis (PMF) is not commonly associated with CLL, with only a few cases reported in the literature, with little information regarding the clinico-biological features and the optimal management for these associated conditions. Here, we report two unusual cases of PMF that occurred a few months after the start of therapy for CLL with targeted agents (ibrutinib and venetoclax). Both cases represented a diagnostic and therapeutic challenge, underscoring the need for clinicians to remain vigilant about the possible co-occurrence of these two hematological malignancies, especially in the era of targeted therapy for CLL.

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)0,006
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0070,004
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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,321 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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