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Enregistrement W4390817926 · doi:10.1016/j.clml.2024.01.005

A Review of the Therapeutic Role of Bosutinib in Chronic Myeloid Leukemia

2024· review· en· W4390817926 sur OpenAlexaff
Hagop M. Kantarjian, Elias Jabbour, Jeffrey H. Lipton, Fausto Castagnetti, Tim H. Brümmendorf

Notice bibliographique

RevueClinical Lymphoma Myeloma & Leukemia · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Myeloid Leukemia Treatments
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesPfizer
Mots-clésBosutinibMedicineDasatinibMyeloid leukemiaAdverse effectOncologyNilotinibPopulationInternal medicineTolerabilityImatinib

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of the BCR::ABL1 tyrosine kinase inhibitors (TKIs) has transformed Philadelphia chromosome (Ph)-positive chronic myeloid leukemia (CML) from a fatal disease to an often-indolent illness that, when managed effectively, can restore a life expectancy close to that of the normal population. Bosutinib is a second-generation TKI approved for adults with Ph-positive CML in chronic phase, accelerated phase, or blast phase that is resistant or intolerant to prior therapy, and for newly diagnosed Ph-positive chronic phase CML. This review details the efficacy of bosutinib for the treatment of CML in the first- and second-line settings, as well as in third- and later-line settings for high-risk patients resistant or intolerant to at least 2 TKIs. It also outlines bosutinib studies that provide evidence for dose-optimization strategies that can be used to improve efficacy and effectively manage adverse events. The studies that provide evidence for specific patient populations benefiting particularly from bosutinib dose-optimization strategies are also discussed. The well-established, long-term side-effect profile and the potential to make dose adjustments with bosutinib make it an appropriate treatment option for patients with CML. Bosutinib has demonstrated a positive impact on health-related quality of life and an important role in the long-term treatment of patients with CML.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,785
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,006
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,333 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations15
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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