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Enregistrement W4408310298 · doi:10.1038/s41408-025-01242-8

Switching TKIs during CML therapy is frequent, mostly driven by intolerance, and does not affect survival: a prospective Quebec registry study

2025· letter· en· W4408310298 sur OpenAlexaffabout
Lambert Busque, Marc-Étienne Beaudet, Michaël Harnois, Hanane Moussa, Natasha Szuber, Luigina Mollica, Robert Delage, Harold J. Olney, Pierre Laneuville, Ghislain Cournoyer, Inès Chamakhi, Marc Lalancette, Danielle Talbot, Vincent Éthier, Sarit Assouline

Notice bibliographique

RevueBlood Cancer Journal · 2025
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Myeloid Leukemia Treatments
Établissements canadiensJewish General HospitalCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeHôpital Charles-Le MoyneUniversité de SherbrookeHôpital du Sacré-Cœur de MontréalMcGill University Health CentreMcGill UniversityUniversité LavalCentre Hospitalier de l’Université de MontréalThe Quebec Population Health Research NetworkUniversité du Québec à MontréalUniversité du QuébecCentre hospitalier universitaire de QuébecUniversité de MontréalInstitut universitaire en santé mentale de MontréalHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAffect (linguistics)MedicineIntensive care medicineProspective cohort studyFamily medicineInternal medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tyrosine kinase inhibitors (TKI) targeting the BCR::ABL1 fusion gene have dramatically improved the prognosis of patients with chronic myeloid leukemia (CML) to the point where most patients can enjoy a normal life expectancy [ 1 ]. Outside of clinical trials, the use of different TKIs in 1 L is largely influenced by drug accessibility, toxicity profile [ 2 ], and treatment-free remission (TFR) as the therapeutic goal [ 3 ]. However, there is a paucity of information on how therapeutic choices are made in the real-world (RW) setting, and on how resistance and tolerance drive switching compared to published clinical trials [ 4 ]. This study aimed to document treatment patterns and outcomes from a large provincial CML registry that includes 20 oncology centers, comprising both academic and community-based hospitals, reflecting a broad general treatment 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,314
Score d'incertitude au seuil0,633

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,278 · 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'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

Citations10
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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