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Enregistrement W4384463907 · doi:10.58931/cht.2022.117

Myeloproliferative neoplasms in 2022

2022· article· en· W4384463907 sur OpenAlexaff
Dawn Maze

Notice bibliographique

RevueCanadian Hematology Today · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMyeloproliferative Neoplasms: Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolycythemia veraEssential thrombocythemiaRuxolitinibMyelofibrosisMyeloid leukemiaMedicineJanus kinase 2OncologyDiseaseJanus kinaseInternal medicineStem cellHaematopoiesisImmunologyMyeloproliferative DisordersMyeloproliferative neoplasmMyeloidCancer researchBone marrowBiologyCytokineReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Philadelphia chromosome(Ph)-negative myeloproliferative neoplasms (MPN) are comprised of a heterogenous group of disorders of myeloid hematopoietic stem cells that include polycythemia vera (PV), essential thrombocythemia (ET), and idiopathic myelofibrosis (MF). MPN are characterized by constitutional and other disease-related symptoms, an increased risk for thrombotic and hemorrhagic events, and a propensity to transform to acute myeloid leukemia (AML). Progress in our understanding of the molecular pathophysiology of MPN has led to improved prognostic tools, and increasingly personal risk-stratification. In PV, there has been renewed interest in interferon (IFN) for its potential to directly target the malignant clone and exert a disease-modifying effect. In MF, the introduction of Janus Kinase (JAK) inhibitors has significantly altered the therapeutic landscape over the past decade. Ongoing development in the area of JAK inhibitor therapy, as well as several novel pathways, holds promise for improved hematologic responses, lessening of overall burden of illness, increased quality of life, and application to a broader cohort of patients.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,006

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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