Outcome prediction of chronic myeloid leukaemia (CML) in children
Notice bibliographique
Résumé
Purpose We evaluated the existing risk assessment tools for CML in children. Patients and Methods A total of 55 patients from 1.4 to 18.0 years with newly diagnosed CML between 1996 and 2019 were included. Forty-nine patients presented in the chronic phase, thirty-six of whom were treated with upfront tyrosine kinase inhibitor (CP-TKI group); one presented in the accelerated phase and 4 in the blastic phase. Treatment, survival, responses, and tolerance were evaluated. Results The median follow-up time was 8.7 years (range, 2 months to 24.3 years). All patients in the CP-TKI group received imatinib as their first TKI treatment. Allogenic stem cell transplantation was performed in one patient after complete cytogenetic response was achieved with imatinib and in one patient with imatinib failure. Dasatinib and nilotinib were prescribed as second-line TKI in 5 patients and 4 patients respectively. The 10-year overall survival (OS), progression-free survival (PFS) and event-free survival (EFS) of TKI treated group was 97%, 91.4% and 72.3% respectively. The rates of major molecular response and deep molecular response of TKIs were 81.2% and 67.5% at 60 months. The EUTOS long-term survival (ELTS) risk grouping did not predict OS, PFS or EFS. The IMAFAIL risk groups are correlated with the risk of imatinib failure. Conclusion TKIs resulted in excellent long-term overall and progression-free survival in children and adolescents with newly diagnosed CML in the chronic phase. Further studies are required to modify the existing prognostic scoring system or develop new ones for children.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».