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Enregistrement W4220676413 · doi:10.2174/2772432817666220315144253

Prevalence of Anemia among Chronic Myeloid Leukemia Patients Treatedwith Imatinib: A Evidence-based Meta-analysis

2022· review· en· W4220676413 sur OpenAlexaboutno aff
Manju Sharma, Avinash Kumar Singh, Anoop Kumar, Narendra Agrawal, Dinesh Bhurani, Rayaz Ahmed

Notice bibliographique

RevueCurrent Reviews in Clinical and Experimental Pharmacology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Myeloid Leukemia Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImatinibMedicineMyeloid leukemiaAnemiaInternal medicineMeta-analysisLeukemiaOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Imatinib is one of the tyrosine kinase inhibitors used for the treatment of chronic myeloid leukemia (CML) patients. The exact association of imatinib with anemia in CML patients is still unclear. AIM: The current study aimed to find the prevalence of anemia in chronic myeloid leukemia patients treated with imatinib. METHODS: The relevant articles were searched in PubMed, Google scholar, and Clinical trials registries till 31st July, 2021. The quality of the articles was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. The prevalence rate with 95% CI was calculated using StatsDirect Statistical analysis software V.3. RESULTS: A total of 18 studies containing 3537 patients were found relevant for the analysis. The pooled prevalence of anemia in CML was found to be 34% (95% CI: 23%-46%). However, the heterogeneity among studies was found to be high. CONCLUSION: The monitoring of hemoglobin levels and identifying the cause of anemia are major concerns for the CML patients treated with Imatinib.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,818
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,006
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,000

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 Opus0,310
Tête enseignante GPT0,503
Écart entre enseignants0,193 · 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'étudeAutre devis
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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