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Enregistrement W4384199598 · doi:10.58931/cht.2023.2234

Acute myeloid leukemia induction in the age of novel therapeutic agents

2023· article· en· W4384199598 sur OpenAlexaff
Nicholas Forward

Notice bibliographique

RevueCanadian Hematology Today · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensNova Scotia Health AuthorityDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCytarabineIdarubicinMyeloid leukemiaOncologyInternal medicineMyeloidAnthracyclineDaunorubicinTransplantationDiseaseLeukemiaIntensive care medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acute myeloid leukemia (AML) is a malignant neoplasm of the myeloid lineage characterized by the uncontrolled proliferation of immature myeloid blasts in the bone marrow and peripheral blood. AML is a heterogenous disease which occurs across the age spectrum, although with an increasing incidence with age. For decades, first-line, curative-intent therapy has been based on intensive therapy with anthracycline (typically daunorubicin or idarubicin) plus cytarabine (3+7), followed by additional consolidative chemotherapy and/or allogeneic stem cell transplantation. While improvements over the decades in overall survival have been observed, until recently this has been driven largely by advancements in supportive care leading to reduction in treatment-related mortality and allowing a greater proportion of patients (particularly older individuals) to safely undergo intensive therapy induction and consolidation. Despite this, five-year overall survival (OS) rates in older individuals are as low as 5% (age > 70). Although OS for patients age 15-39 is now in the range of 50%-60%, a large portion of patients still succumb to their disease. Cytogenetic and molecular profiling has led to defined risk categories, and complete risk stratification for all patients eligible for intensive therapy is crucial to aiding in the selection of optimal induction and post- remission therapy. In recent years, an improved understanding of AML biology and genetics has led to the approval of a number of novel therapies for patients deemed fit and unfit for intensive therapy, which may finally be moving the needle beyond 3+7. This article will review a current approach to AML induction patients eligible for intensive therapy, with a focus on the utilization of available novel agents.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,268 · 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'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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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