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Enregistrement W4409101321 · doi:10.3390/curroncol32040213

Incidence of Tumour Lysis Syndrome in Patients with Acute Myeloid Leukemia During Initiation of Therapy with Azacitidine and Venetoclax: A Retrospective Chart Review from a Canadian Single-Centre Perspective

2025· review· en· W4409101321 sur OpenAlexaffvenueabout
Tana Saiyin, Grace Christou, Mitchell Sabloff, T. Crosbie, Kim-My Nguyen-Tham, Jill Fulcher

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMethemoglobinemia and Tumor Lysis Syndrome
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTumor lysis syndromeVenetoclaxAzacitidineIncidence (geometry)Myeloid leukemiaInternal medicineVenPopulationPediatricsLeukemiaChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Azacitidine and venetoclax (Aza-Ven) are part of a new standard of care for elderly patients with Acute Myeloid Leukemia (AML) [In line with recommendations, patients with AML at our centre were routinely admitted during initiation of Aza-Ven for close monitoring for tumour lysis syndrome (TLS). However, hospitalization impacts patient experience and is a significant resource burden. The objectives of this study were to evaluate the incidence of TLS in this population and identify patients who could safely initiate therapy in our outpatient facility. Of the 48 patients who commenced Aza-Ven as inpatients, the incidence of TLS was 25% using Cairo–Bishop (CB) diagnostic criteria but was mostly due to transient increases in uric acid, phosphate or potassium that remained within the normal laboratory reference range. Using Howard diagnostic criteria, TLS incidence was only 2%. Patients who developed CB TLS had a significantly higher baseline white blood count (WBC; p = 0.01). Patients with WBC of less than 30 × 109/L subsequently completed outpatient initiation of Aza-Ven (n = 15). Only one of these patients developed mild, transient TLS by CB criteria but not by Howard criteria. Our results demonstrate that a significant portion of patients could safely initiate Aza-Ven in our outpatient facility and avoid unnecessary hospitalization.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,353
Score d'incertitude au seuil0,710

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,295 · 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
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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