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Enregistrement W4408507497 · doi:10.58931/cht.2025.4s0262

Momelotinib Usage Within Our Current Canadian Myelofibrosis Armamentarium

2025· article· en· W4408507497 sur OpenAlexaffabout
Sonia Cerquozzi

Notice bibliographique

RevueCanadian Hematology Today · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMyeloproliferative Neoplasms: Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMyelofibrosisCurrent (fluid)MedicineInternal medicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Myelofibrosis (MF) can be categorized as primary MF (PMF), or secondary MF, which comprises post-polycythemia MF (PPV) and post-essential thrombocythemia (PET). Activating mutations in JAK2, CALR, or MPL are the main driver mutations resulting in abnormal signalling that promotes cell proliferation and survival, leading to secretion of inflammatory cytokines causing myeloproliferation, bone marrow fibrosis, and extramedullary hematopoiesis in MF. The current treatment landscape for MF consists of strategies to reduce spleen volume and improve MF-related symptoms with less effective results in improving cytopenias. Mainstay therapies have included hydroxyurea (HU) and Janus kinase inhibitors (JAKi), as well as curative allogeneic stem cell transplant (ASCT), though fewer patients are eligible for this treatment. Several JAKi have been approved in Canada for first-line treatment, including ruxolitinib, fedratinib, and most recently, momelotinib. Approximately 40% of patients with MF have anemia at diagnosis, and nearly 25% are red blood cell (RBC) transfusion-dependent (TD). Many patients with MF struggle with symptoms related to chronic anemia, and anemia often progresses with time, leading to transfusion dependence for many patients. Anemia of any severity negatively impacts MF survival and is highlighted as a negative prognostic factor among most validated MF scoring systems. Anemia results in increased patient fatigue and lower quality of life (QoL), which results in increased healthcare utilization. Severe anemia results in a 2-fold increased healthcare resource utilization compared to mild anemia. This review focuses on the current treatment approaches for MF, with particular focus on MF-related anemia and the targeted role of newer JAKi, such as momelotinib.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,487
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,002

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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