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Enregistrement W4229451231 · doi:10.1111/ejh.13786

Tyrosine kinase inhibitors and tumor lysis syndrome in hematologic malignancies: A systemic review

2022· review· en· W4229451231 sur OpenAlexaff
Brittany Salter, Ian Burns, Katherine Fuller, Ali Eshaghpour, Anath C. Lionel, Mark Crowther

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal Of Haematology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMethemoglobinemia and Tumor Lysis Syndrome
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTumor lysis syndromeHematologyMalignancyAdverse effectIncidence (geometry)Internal medicineHematologic malignancyOncologyTyrosine kinaseChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Effective treatments for hematologic malignancies include therapies that target tyrosine kinase (TK) signaling pathways. Tumor lysis syndrome (TLS) is an oncologic emergency that can occur due to rapid turnover following the initiation of treatments for hematologic malignancy. The incidence of TLS is under-reported and it is unclear as to whether TK inhibitors (TKIs) are associated with TLS. OBJECTIVE: To conduct a systematic review to determine the incidence of TLS with TKIs. METHODS: A search was performed using EMBASE, MEDLINE, and Web of Science electronic databases, as well as a manual search of the American Society of Hematology and American Society of Clinical Oncology abstract databases. Keywords included: "tumor lysis syndrome," "tyrosine kinase inhibitors," "lymphoma," and "leukemia." RESULTS: We identified a total of 57 publications that commented on the incidence of TLS with TKIs for hematologic malignancy. Thirty-nine of those publications reported TLS as an adverse event. TLS was described as an adverse event among essentially all the subclasses of TKIs that are used to manage hematologic malignancies. CONCLUSION: The overall number of articles commenting on TLS as an adverse event is sparse and there needs to be more transparency regarding the incidence of TLS when employing newer targeted therapies. Physicians should consider the risk of TLS on an individual basis and the added risk of TLS when using TKIs to treat hematologic malignancy.

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)0,002
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: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0100,009
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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