MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4377292146 · doi:10.3390/cancers15102859

Benefit of Early Ruxolitinib Initiation Regardless of Fibrosis Grade in Patients with Primary Myelofibrosis: A Post Hoc Analysis of the Single-Arm Phase 3b JUMP Study

2023· article· en· W4377292146 sur OpenAlexaff
Francesca Palandri, Haifa Kathrin Al‐Ali, Paola Guglielmelli, Mike W. Zuurman, Rajendra Sarkar, Vikas Gupta

Notice bibliographique

RevueCancers · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMyeloproliferative Neoplasms: Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesNovartis Pharmaceuticals Corporation
Mots-clésRuxolitinibMyelofibrosisPost-hoc analysisMedicineInternal medicinePost hocJumpOncologyPhysicsBone marrow

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bone marrow fibrosis (BMF) is an adverse prognostic factor for myelofibrosis (MF). The single-arm, open-label, phase 3b JUMP trial (NCT01493414) assessed the safety and efficacy of the JAK1/JAK2 inhibitor ruxolitinib in patients with symptomatic MF. This post hoc analysis investigated the impact of BMF grade on response and outcomes in patients with primary MF (PMF) from the JUMP study. BMF was assessed by biopsy and graded from 0 to 3; grades 0-1 were considered low-grade fibrosis (LGF) and grades 2-3 were considered high-grade fibrosis (HGF). Patients with LGF (n = 268) had lower rates of cytopenias at baseline but showed comparable disease burden vs. patients with HGF (n = 852). The proportion of patients achieving a spleen response was greater in the LGF group vs. the HGF group at Week 24 and at any time during the study, while overall survival estimates were improved in patients with LGF vs. patients with HGF. Early initiation of ruxolitinib therapy (within 2 years of diagnosis) was associated with increased response rates in all patients. These results highlight the efficacy of ruxolitinib in symptomatic patients with PMF, with the greatest clinical improvements observed in patients with LGF and in patients who received early treatment.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,005
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancersMême sujetMyeloproliferative Neoplasms: Diagnosis and TreatmentTravaux en français237 207