Relapsed pediatric acute myeloid leukaemia: state-of-the-art in 2023
Notice bibliographique
Résumé
Although outcomes of children and adolescents with newly diagnosed acute myeloid leukemia (AML) have improved significantly over the past two decades, more than one-third of patients continue to relapse and experience suboptimal long-term outcomes. Given the small numbers of patients with relapsed AML and historical logistical barriers to international collaboration including poor trial funding and drug availability, the management of AML relapse has varied among pediatric oncology cooperative groups with several salvage regimens utilized and a lack of universally defined response criteria. The landscape of relapsed pediatric AML treatment is changing rapidly, however, as the international AML community harnesses collective knowledge and resources to characterize the genetic and immunophenotypic heterogeneity of relapsed disease, identify biological targets of interest within specific AML subtypes, develop new precision medicine approaches for collaborative investigation in early-phase clinical trials, and tackle challenges of universal drug access across the globe. This review provides a comprehensive overview of progress achieved to date in the treatment of pediatric patients with relapsed AML and highlights modern, state-of-the-art therapeutic approaches under active and emerging clinical investigation that have been facilitated by international collaboration among academic pediatric oncologists, laboratory scientists, regulatory agencies, pharmaceutical partners, cancer research sponsors, and patient advocates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,004 |
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 tête enseignante, 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 ».