JAK inhibitor selection in challenging scenarios of myelofibrosis: a review
Notice bibliographique
Résumé
Myelofibrosis is a progressive myeloproliferative neoplasm characterized by dysregulated Janus kinase (JAK)/signal transducer and activator of transcription signaling. Common clinical manifestations include constitutional symptoms, splenomegaly, and anemia, which can significantly impact quality of life and survival. Although hematopoietic stem cell transplant is the only curative treatment modality in myelofibrosis, JAK inhibitors have transformed management by providing symptom relief and reducing spleen size in many patients; newer JAK inhibitors also offer anemia-related benefits. Four JAK inhibitors - ruxolitinib, fedratinib, pacritinib, and momelotinib - are now available for the treatment of myelofibrosis, each with distinct profiles and safety considerations that may inform selection. However, head-to-head trial comparisons are limited, and real-world experience with most of these JAK inhibitors is only just emerging; therefore, first-line selection and optimal sequencing in particular patients can be challenging. This review summarizes the current data surrounding available JAK inhibitors for the treatment of patients with myelofibrosis and examines how individual patients' characteristics can help guide selection among them. To illustrate the diverse clinical factors and key considerations associated with JAK inhibitor selection in practice, we discuss these data in the context of four hypothetical cases representing possible real-world scenarios, offering treatment recommendations based on our collective expertise in the field. As the myelofibrosis therapeutic landscape continues to evolve, a thorough understanding of the strengths and limitations of each JAK inhibitor relative to a given patient's presentation will support individualized treatment decisions for optimal long-term outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».