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Enregistrement W4381855175 · doi:10.1177/20406207231177282

Treating accelerated and blast phase myeloproliferative neoplasms: progress and challenges

2023· review· en· W4381855175 sur OpenAlexfundno aff
Helen Ajufo, Julian A. Waksal, John Mascarenhas, Raajit K. Rampal

Notice bibliographique

RevueTherapeutic Advances in Hematology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMyeloproliferative Neoplasms: Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSierra OncologyNational Cancer InstituteGalectoIncyteServierCelgene
Mots-clésMedicineMyelofibrosisEssential thrombocythemiaPolycythemia veraBone marrowInternal medicineMyeloid leukemiaMyeloproliferative neoplasmOncologyPopulationMyeloidAcute leukemiaHaematopoiesisLeukemiaImmunologyStem cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Myeloproliferative neoplasms (MPNs) are a group of clonal hematologic malignancies that include polycythemia vera (PV), essential thrombocythemia (ET), and myelofibrosis (MF). MPNs are characterized by activating mutations in the JAK/STAT pathway and an increased risk of transformation to an aggressive form of acute leukemia, termed MPN-blast phase (MPN-BP). MPN-BP is characterized by the presence of ⩾20% blasts in the blood or bone marrow and is almost always preceded by an accelerated phase (MPN-AP) defined as ⩾10–19% blasts in the blood or bone marrow. These advanced forms of disease are associated with poor prognosis with a median overall survival (mOS) of 3–5 months in MPN-BP and 13 months in MPN-AP. MPN-AP/BP has a unique molecular landscape characterized by increased intratumoral complexity. Standard therapies used in de novo acute myeloid leukemia (AML) have not demonstrated improvement in OS. Allogeneic hematopoietic stem cell transplant (HSCT) remains the only curative therapy but is associated with significant morbidity and mortality and infrequently utilized in clinical practice. Therefore, an urgent unmet need persists for effective therapies in this advanced phase patient population. Here, we review the current management and future directions of therapy in MPN-AP/BP.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,965
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,171
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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