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Enregistrement W4403037895 · doi:10.1080/14796694.2024.2406597

Treatment of the blood cancer polycythemia vera with ruxolitinib in the MAJIC-PV study: a plain language summary

2024· article· en· W4403037895 sur OpenAlexaff
Claire Harrison, Sonia Fox, Rebecca H. Boucher, Mary Frances McMullin, Adam J. Mead

Notice bibliographique

RevueFuture Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMyeloproliferative Neoplasms: Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesAOP OrphanCancer Research UKGalectoIncyteGilead SciencesCTI BiopharmaConstellation PharmaceuticalsCelgene
Mots-clésMedicineRuxolitinibPolycythemia veraInternal medicineCancerOncologyMyelofibrosisBone marrow

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SummaryWhat is this summary about? This is a summary of an article describing the main results of the MAJIC-PV study. This study looked at using the cancer drug ruxolitinib to treat a type of blood cancer called polycythemia vera. People with polycythemia vera make too many red blood cells in their body. This can make their blood thicker and can increase the chances of blood clots forming in their blood vessels.Researchers wanted to find out how well ruxolitinib worked compared with the best available therapy as a treatment for people with polycythemia vera who were at risk of developing blood clots that could lead to a heart attack or stroke. Specifically, the study looked at people who had already taken the chemotherapy hydroxycarbamide (also known as hydroxyurea) for their polycythemia vera, but it either didn't work for them or gave them side effects that they could not tolerate.What were the results? In the study, researchers divided 180 adults with polycythemia vera who were at high risk of developing blood clots that could lead to a stroke into two groups: 93 people who took ruxolitinib twice a day, and 87 people who took the best available therapy. 43% of people who took ruxolitinib and 26% of people who had the best available therapy had normal blood counts and spleen size within 1 year of treatment. 84% of people who took ruxolitinib and 75% of people who had the best available therapy lived for at least 3 years without their polycythemia vera becoming a more advanced type of blood cancer. The most common side effects were disorders of the digestive system (stomach and gut), disorders of the blood vessels, and infections. This is similar to the side effects that doctors know about for ruxolitinib.What do the results mean? Compared with people who had the best available therapy for their polycythemia vera, people who took ruxolitinib were more likely to have normal blood counts and spleen size within 1 year of treatment, and were more likely to live longer without their polycythemia vera becoming a more advanced type of blood cancer.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,291
Score d'incertitude au seuil0,336

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,316 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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