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Enregistrement W4405906667 · doi:10.1182/bloodadvances.2024014865

Advancing drug development in myelodysplastic syndromes

2024· review· en· W4405906667 sur OpenAlexaff
Alain Mina, Kathy L. McGraw, Lea Cunningham, Nina Kim, Emily Y. Jen, Katherine R. Calvo, Lori A. Ehrlich, Peter D. Aplan, Guillermo Garcia‐Manero, James M. Foran, Jacqueline S. Garcia, Amer M. Zeidan, Amy E. DeZern, Rami S. Komrokji, Mikkael A. Sekeres, Bart L. Scott, Rena Buckstein, Sara Tinsley-Vance, Amit Verma, Tanya Wroblewski, Steven Z. Pavletic, Kelly J. Norsworthy

Notice bibliographique

RevueBlood Advances · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesGenentechU.S. Food and Drug AdministrationNational Institutes of HealthParacelsus Medizinische PrivatuniversitätCincinnati Children's Hospital Medical CenterUniversità degli Studi di FirenzeNational Heart, Lung, and Blood InstituteAcceleronEli Lilly and CompanyUniversidad de SalamancaMemorial Sloan-Kettering Cancer CenterUniversity of WashingtonBristol-Myers SquibbCleveland ClinicUniversity of MiamiPfizerNorthwestern UniversityIncyteNational Cancer InstituteServierOhio State UniversityUniversity of PennsylvaniaAlexion PharmaceuticalsMassachusetts General HospitalSanofiAstraZenecaCelgene
Mots-clésMyelodysplastic syndromesMedicineDecitabineDrug developmentClinical trialOncologyStem cellTransplantationIntensive care medicineHematopoietic stem cell transplantationFood and drug administrationDrugInternal medicinePharmacologyBone marrow

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: Myelodysplastic syndromes/neoplasms (MDSs) are heterogeneous stem cell malignancies characterized by poor prognosis and no curative therapies outside of allogeneic hematopoietic stem cell transplantation. Despite some recent approvals by the US Food and Drug Administration, (eg, luspatercept, ivosidenib, decitabine/cedazuridine, and imetelstat), there has been little progress in the development of truly transformative therapies for the treatment of patients with MDS. Challenges to advancing drug development in MDS are multifold but may be grouped into specific categories, including criteria for risk stratification and eligibility, response definitions, time-to-event end points, transfusion end points, functional assessments, and biomarker development. Strategies to address these challenges and optimize future clinical trial design for patients with MDS are presented here.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,332 · 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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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