Innovative strategies to improve hematopoietic stem cell transplant outcomes in myelofibrosis
Notice bibliographique
Résumé
Myelofibrosis (MF) is a clonal myeloproliferative neoplasm characterized by inflammation, marrow fibrosis, and an inherent risk of blastic transformation. Hematopoietic allogeneic stem cell transplant is the only potentially curative therapy for this disease, however, survival gains observed for other transplant indications over the past two decades have not been realized for MF. The role of transplantation may also evolve with the use of novel targeted agents. The chronic inflammatory state associated with MF necessitates pretransplantation assessment of end-organ function. Applying the transplant methodology employed for other myeloid disorders to patients with MF fails to acknowledge differences in the underlying disease pathophysiology. Limited understanding of the causes of poor transplant outcomes in this cohort has prevented refinement of transplant eligibility criteria in MF. There is increasing evidence of heterogeneity in molecular disease grade, beyond the clinical manifestations which have traditionally guided transplant timing. Exploring the physiological consequences of disease chronicity unique to MF, acknowledging the heterogeneity in disease grade, and using advanced prognostic models, molecular diagnostics and other organ function diagnostic tools, we present an innovative review of strategies with the potential to improve transplant outcomes in this disease. Larger, prospective studies which consider the impact of molecular-based disease grade are needed for MF transplantation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».