MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4391692164 · doi:10.1080/10428194.2024.2313626

Stem cell allografting for chronic Myeloid leukemia in the tyrosine kinase era – forgotten but not gone

2024· article· en· W4391692164 sur OpenAlexaff
Kenny Tang, Jeffrey H. Lipton

Notice bibliographique

RevueLeukemia & lymphoma/Leukemia and lymphoma · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Myeloid Leukemia Treatments
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMyeloid leukemiaTransplantationStem cellOncologyTyrosine-kinase inhibitorTyrosine kinaseInternal medicineIntensive care medicineCancerBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to the remarkable success of tyrosine kinase inhibitors (TKI) in chronic myeloid leukemia (CML), allogeneic stem cell transplantation (alloSCT) is not first-line treatment for delivering durable, long-term survival. Consequently, alloSCT is reserved for patients with TKI-resistant or TKI-intolerant chronic phase CML (CP-CML) and advanced phase CML (AP-CML). Advances in transplant technology, such as high-resolution HLA typing, introduction of reduced intensity conditioning and increased alternative donor availability, coupled with improved supportive care, have significantly reduced transplant-related mortality and expanded the pool of transplant-eligible patients. Refinement of conditioning regimens, innovative use of post-transplant cellular and pharmacological therapies, and judicious post-transplant monitoring are important strategies for reducing risk of relapse. Given its potential to cure, alloSCT will invariably remain a key part of the treatment algorithm. This article reviews the data underpinning the role and outcomes of alloSCT and provides an update on current recommendations.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLeukemia & lymphoma/Leukemia and lymphomaMême sujetChronic Myeloid Leukemia TreatmentsTravaux en français237 207