MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4416848478 · doi:10.1182/bloodadvances.2025017934

American Society of Hematology 2025 guidelines for treating newly diagnosed acute myeloid leukemia in older adults

2025· article· en· W4416848478 sur OpenAlexaff
Mikkael A. Sekeres, Ryan J. Mattison, Andrew Artz, Maria R. Baer, Chong Chyn Chua, Roberta Demichelis‐Gómez, Pamela Egan, Luke B. Fletcher, Jacqueline S. Garcia, Linda Gilberto, Andrés Gómez‐De León, Jeffrey E. Lancet, Kah Poh Loh, Luca Malcovati, Bernard L. Marini, Uwe Platzbecker, Mohamed L. Sorror, Sara Tinsley, John Treitz, María José Oliveros, Sara Ibrahim, Yetiani Roldán, Gordon H. Guyatt, Romina Brignardello‐Petersen

Notice bibliographique

RevueBlood Advances · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity Hospital Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHematologyMyeloid leukemiaGuidelineTransplantationPopulationHematopoietic stem cell transplantationVenetoclaxInduction chemotherapyGemtuzumab ozogamicinAzacitidine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Older adults with acute myeloid leukemia (AML) represent a cancer population in which disease-based risk factors, comorbidities, patient goals, and treatment risks and benefits influence treatment recommendations. OBJECTIVE: These evidence-based guidelines from the American Society of Hematology (ASH) are intended to support patients, clinicians, and other health professionals in their decisions about management of AML in older adults. METHODS: ASH formed a multidisciplinary guideline panel, including patient representatives, that minimized bias from conflicts of interest. Clarity Research Group at McMaster University supported the guideline development process, including updating or performing systematic evidence reviews. The panel prioritized questions and outcomes according to their importance for clinicians and patients. The panel used the grading of recommendations assessment, development and evaluation approach, including evidence-to-decision frameworks, to assess evidence and make recommendations. RESULTS: The panel agreed on 9 critical clinical recommendations for managing AML in older adults, mirroring real-time practitioner-patient conversations: the decision to pursue antileukemic treatment vs best supportive management; traditional induction and postremission therapy vs hypomethylating agent or low-dose cytarabine, or combinations with venetoclax; the role and duration of postremission therapy; combinations with venetoclax vs monotherapy; the use of targeted therapy, including isocitrate dehydrogenase and FMS-like tyrosine kinase 3 (FLT3) inhibitors, in appropriate patients; the role of hematopoietic stem cell transplantation in nonfavorable prognosis AML; and the role of transfusion support for patients no longer receiving antileukemic therapy. CONCLUSIONS: Key recommendations of these guidelines include treatment over best supportive care; venetoclax-based regimens over monotherapies; and incorporation of FLT3 inhibitors into traditional induction and postremission therapy.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,592
Score d'incertitude au seuil0,845

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,341 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBlood AdvancesMême sujetAcute Myeloid Leukemia ResearchTravaux en français237 207