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Enregistrement W4408957812 · doi:10.1038/s41408-025-01263-3

Venetoclax and azacitidine in untreated patients with therapy-related acute myeloid leukemia, antecedent myelodysplastic syndromes or chronic myelomonocytic leukemia

2025· letter· en· W4408957812 sur OpenAlexaff
Vinod Pullarkat, Keith W. Pratz, Hartmut Döhner, Christian Récher, Michael J. Thirman, Courtney D. DiNardo, Pierre Fenaux, Andre C. Schuh, Andrew H. Wei, Arnaud Pigneux, Jun‐Ho Jang, Gunnar Juliusson, Yasushi Miyazaki, Dominik Selleslag, Martha Arellano, Chenglong Liu, Jean Ridgeway, Jalaja Potluri, Jovita Schuler, Marina Konopleva

Notice bibliographique

RevueBlood Cancer Journal · 2025
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesGenentechAbbVie
Mots-clésAzacitidineChronic myelomonocytic leukemiaMyelodysplastic syndromesMedicineMyeloid leukemiaVenetoclaxLeukemiaAntecedent (behavioral psychology)Internal medicineMyeloidOncologyImmunologyChronic lymphocytic leukemiaBone marrowPsychologyPsychotherapistBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Secondary acute myeloid leukemia (sAML), a subset of AML, may arise from antecedent hematologic disorders (antecedent myelodysplastic syndrome or chronic myelomonocytic leukemia [A-MDS/CMML]) or complication of prior cytotoxic chemotherapy or radiation therapy (therapy-related AML [tAML]) [ 1 ]. It comprises about 25% to 35% of AML cases, occurring more frequently with age [ 2 ]. Rising incidence of sAML is potentially related to increased survival from prior malignancies, greater use of chemotherapy, and improved reporting of myeloid malignancies [ 2 ]. sAML is frequently associated with adverse genetics, including TP53 mutations, which are associated with poor outcomes in myeloid malignancies [ 2 , 3 ]. Compared with primary AML, sAML is associated with unfavorable outcomes regardless of age, posing unique clinical challenges [ 4 , 5 ].

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,528
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,260 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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