MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4405049622 · doi:10.1182/blood-2024-205639

The Role of JAK2 Allele Burden on Muscle Strength and Physical Functioning in Patients with Myeloproliferative Neoplasm: A Systematic Review and Prospective Cohort Analysis

2024· review· en· W4405049622 sur OpenAlexaff
Adam El-Kadi, Awatif Alsadoon, Yousef Abumustafa, Christopher Hillis, Darryl P. Leong

Notice bibliographique

RevueBlood · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMyeloproliferative Neoplasms: Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensJuravinski Cancer CentreMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMyeloproliferative neoplasmMedicineCohortProspective cohort studyInternal medicineCohort studyHematologic NeoplasmsAlleleOncologyPhysical therapyMyelofibrosisGerontologyGeneticsCancerBiologyBone marrowGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Fatigue is an important symptom for patients with a myeloproliferative neoplasm (MPN). JAK2 mutations, the most common clonal abnormality in MPNs, have been implicated in inflammation, constitutional symptoms and thrombotic risk in this population. In this project, we sought to describe the relationship between the JAK2 variant allele burden and markers of muscle strength, to evaluate its role as a potential determinant of the MPN phenotype. Methods This study is composed of two parts: a systematic review and a cohort analysis. We undertook a systematic review of seven English language full text human studies describing the relationship between the JAK2 mutation and physical functioning in patients/models with an MPN. We also performed a prospective cross-sectional study of consecutive patients with an MPN. In these patients, we evaluated fatigue on a scale of 0-10, muscle strength using a handgrip dynamometer, and the JAK2 mutant allele fraction. Results Our search identified seven studies of potential relevance. Three studies investigated the impact of ruxolitinib, a JAK1 and JAK2 inhibitor, on MPN patients. Through utilizing the EORTC QLQ-C30 questionnaire, patients on ruxolitinib had greater improvements in fatigue compared to placebo (-10.2; 95% CI, 15.8 to 4.5). Likewise, Mesa et al. demonstrated that a greater proportion of patients on ruxolitinib achieved an improvement of ≥50% in the individual MPN-SAF symptom scale from baseline. Despite the data these studies provide, they fail to establish a relationship between muscle weakness and the JAK2 mutation. None of the other studies identified addressed the research question regarding JAK2 allele burden, variant allele fraction, and their effects on muscle strength and physical functioning. We prospectively enrolled 109 participants (57 polycythemia vera, 38 essential thrombocythemia, 14 primary myelofibrosis). We found an inverse relationship mutant JAK2 allele fraction and fatigue. Respective allele fractions below versus above the median fatigue score of 3 were 0.37±0.31 and 0.20±0.25 (p=0.003). This pattern was consistent when the analysis was limited to those with polycythemia vera, with respective allele fractions of 0.49±0.31 and 0.29±0.26 (p=0.01) and when limited to those not taking a JAK2 inhibitor, with respective allele fractions of 0.37±0.30 and 0.22±0.25 (p=0.02). There was a trend towards an inverse relationship between handgrip strength and fatigue score, with Pearson correlation coefficient 0.19 (p=0.06). However, there was no relationship between handgrip strength and allele fraction, with Pearson correlation coefficient 0.02 (p=0.86). Discussion Our counterintuitive findings of less fatigue among MPN patients with higher JAK2 variant allele fractions and no association between allele fraction and muscle strength highlights the need to better understand the mechanisms underlying symptoms in this population.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,011
Bibliométrie0,0090,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBlood→Même sujetMyeloproliferative Neoplasms: Diagnosis and Treatment→Travaux en français237 207→