Chronic Myeloid Leukemia: who should get a treatment-free trial and how?
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,056 | 0,130 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,015 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,013 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».