Sex and Gender in Myeloid and Lymphoblastic Leukemias and Multiple Myeloma: From Molecular Mechanisms to Clinical Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Biological sex and gender factors significantly influence the pathogenesis, progression, and treatment response in hematologic malignancies. This comprehensive review examines sex-specific differences in acute myeloid leukemia, acute lymphoblastic leukemia, chronic myeloid leukemia, and multiple myeloma through systematic analysis of the peer-reviewed literature published between 2014-2024 and identified through structured searches of PubMed, Web of Science, and MEDLINE databases. Epidemiological data demonstrate higher disease incidence (57% male vs. 43% female in MM, 63% male vs. 37% female in AML hospitalizations for ages 18-39) and inferior outcomes in male patients across malignancy types (5-year relative survival rates of 48.8% vs. 60.4% in females with AML), while female patients exhibit superior survival despite experiencing greater treatment-related toxicities. Our analysis reveals consistent sex-specific patterns in molecular mechanisms, including distinct mutational profiles, differences in immune system function, and sex-based pharmacokinetic variations that collectively suggest the necessity for sex-differentiated treatment approaches. The review identifies reproducible patterns across diseases, particularly in cytogenetic and molecular characteristics, with females demonstrating favorable prognostic mutations in leukemias and higher rates of chromosomal abnormalities in multiple myeloma. Despite these identifiable patterns, significant knowledge gaps persist regarding the underlying mechanisms of sex-based outcome differences. Incorporating sex and gender considerations into precision medicine frameworks represents a critical advancement toward optimizing treatment strategies and improving clinical outcomes for patients with hematologic malignancies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».