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Enregistrement W4403602249 · doi:10.58931/cht.2023.2s1137

An internet-based educational algorithm for the work-up, diagnosis and management of patients with myelodysplastic syndromes from the Canadian Consortium on MDS

2023· article· en· W4403602249 sur OpenAlexafffundabout
Heather A. Leitch, Brian Leber, Harold J. Olney, April Shamy

Notice bibliographique

RevueCanadian Hematology Today · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensJewish General HospitalCentre Hospitalier de l’Université de MontréalJuravinski Cancer CentreSt. Paul's Hospital
Organismes subventionnairesMcGill UniversityCelgene
Mots-clésMyelodysplastic syndromesThe InternetAlgorithmComputer scienceWork (physics)MedicineEngineeringWorld Wide WebInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Myelodysplastic Syndrome (MDS) treatments reduce transfusion dependence, delay progression to acute leukemia, and may improve survival. The Canadian Consortium on MDS (CCMDS) developed the MDS ClearPath, a comprehensive tool for the diagnosis, work-up and management of MDS of any risk category at any point during a patient’s disease course. Methods The draft ClearPath algorithm was revised by 60 Canadian hematologists, finalized by consensus of the Steering Committee and went live in 2013. The update went online in January 2023. Results An approach to the diagnosis and management of MDS is provided. Appropriate investigations are detailed, current scoring systems are included as is a prognostic calculator, and an IPSS-M calculator link is included. Treatments (erythropoiesis-stimulating agents; lenalidomide; hypomethylating agents; immunosuppressive therapy; supportive care [transfusions; antibiotics; bleeding prevention; iron chelation]; investigational agents; links to clinical trial websites) are detailed, including dosing/administration; monitoring; dose adjustments; expected response; side effect management; and provincial reimbursement. Added were details on luspatercept, decitabine and decitabine/cedazuridine; recommendations for mutation analysis; WHO and ICC 2022 classifications; the IPSS-M and Clinical Frailty scores; familial predisposition testing; and response assessment criteria. Recommendations are made where data are lacking. The Treatment Wizard, a series of questions specific to clinical status, leads to treatment recommendations; the self-directed mode is the overall algorithm. References with abstract links are included, and information panels included throughout. The ClearPath in English or French is available at www.MDSClearPath.org; a (free) iPad app is being updated. Discussion The CCMDS presents an internet/app-based algorithm to support MDS management, with recommendations designed to assist in the standardization of MDS care.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil0,296

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0500,015

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,259 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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