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Enregistrement W4384274095 · doi:10.58931/cht.2022.1320

Chronic Myeloid Leukemia: who should get a treatment-free trial and how?

2022· article· en· W4384274095 sur OpenAlexaboutno aff
Sarit Assouline

Notice bibliographique

RevueCanadian Hematology Today · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Myeloid Leukemia Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMyeloid leukemiaDiscontinuationChronic myelogenous leukemiaLife expectancyClinical trialOncologyInternal medicineQuality of life (healthcare)LeukemiaIntensive care medicinePopulationNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Treatment with a BCR::ABL1 targeted tyrosine kinase inhibitor (TKI) has afforded a near-normal life expectancy for most patients with chronic myelogenous leukemia (CML). Approximately half of CML patients achieve a deep molecular response with TKI therapy and can discontinue treatment. In these patients, the CML can remain in prolonged remission, and patients can experience an improvement in quality of life. The European Leukemia Network (ELN) and the National Comprehensive Cancer Network (NCCN) provide the most up-to-date frameworks for treatment-free trials (TFTs), reflecting best practices from over 13 clinical trials published since the concept first entered the CML vernacular around 2010. Provincial guidelines also exist, such as those published in Quebec by the Groupe Québécois de Recherche en LMC-NMP (the Chronic Myeloid Leukemia and Myeloproliferative Neoplasms Quebec Research Group). The discontinuation of therapy for patients with CML in deep remission marks a potential shift from the management of CML as a chronic illness to the potential for a curative approach to CML. However, for now, only 50% of eligible patients have undergone successful TFT; optimal patient selection and monitoring is required to ensure the best outcomes with such a management strategy.

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)0,056
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,130
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,298

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0560,130
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,007
Communication savante0,0150,014
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0170,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,013

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,237 · 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
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

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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