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Enregistrement W4384120373 · doi:10.1001/jamaoncol.2023.2163

Management of Down Syndrome–Associated Leukemias

2023· review· en· W4384120373 sur OpenAlexaff
Anupam Verma, Philip J. Lupo, Nirali N. Shah, Johann Hitzler, Karen R. Rabin

Notice bibliographique

RevueJAMA Oncology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineDown syndromeMyeloid leukemiaInternal medicineClinical trialLeukemiaPopulationPediatricsOncologyMyeloid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Down syndrome (DS), caused by an extra copy of material from chromosome 21, is one of the most common genetic conditions. The increased risk of acute leukemia in DS (DS-AL) has been recognized for decades, consisting of an approximately 150-fold higher risk of acute myeloid leukemia (AML) before age 4 years, and a 10- to 20-fold higher risk of acute lymphoblastic leukemia (ALL), compared with children without DS. Observations: A recent National Institutes of Health-sponsored conference, ImpacT21, reviewed research and clinical trials in children, adolescents, and young adults (AYAs) with DS-AL and are presented herein, including presentation and treatment, clinical trial design, and ethical considerations for this unique population. Between 10% to 30% of infants with DS are diagnosed with transient abnormal myelopoiesis (TAM), which spontaneously regresses. After a latency period of up to 4 years, 20% to 30% develop myeloid leukemia associated with DS (ML-DS). Recent studies have characterized somatic mutations associated with progression from TAM to ML-DS, but predicting which patients will progress to ML-DS remains elusive. Clinical trials for DS-AL have aimed to reduce treatment-related mortality (TRM) and improve survival. Children with ML-DS have better outcomes compared with non-DS AML, but outcomes remain dismal in relapse. In contrast, patients with DS-ALL have inferior outcomes compared with those without DS, due to both higher TRM and relapse. Management of relapsed leukemia poses unique challenges owing to disease biology and increased vulnerability to toxic effects. Late effects in survivors of DS-AL are an important area in need of further study because they may demonstrate unique patterns in the setting of chronic medical conditions associated with DS. Conclusions and Relevance: Optimal management of DS-AL requires specific molecular testing, meticulous supportive care, and tailored therapy to reduce TRM while optimizing survival. There is no standard approach to treatment of relapsed disease. Future work should include identification of biomarkers predictive of toxic effects; enhanced clinical and scientific collaborations; promotion of access to novel agents through innovative clinical trial design; and dedicated studies of late effects of 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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,920
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,325 · 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'étudeSans objet
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

Citations24
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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