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Enregistrement W4417041665 · doi:10.1182/hematology.2025000735

With BiTEs at the kiddie table, where do CARs come in for pediatric B-ALL?

2025· article· en· W4417041665 sur OpenAlexaff
Amanda M. Li, Shannon L. Maude

Notice bibliographique

RevueHematology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Lymphoblastic Leukemia research
Établissements canadiensBC Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlinatumomabChimeric antigen receptorFood and drug administrationPediatric oncologyImmunotherapyRefractory (planetary science)Off-label useAcute lymphocytic leukemiaCD19

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

T-cell engaging immunotherapies have transformed the treatment of pediatric B-cell acute lymphoblastic leukemia (B-ALL). First revolutionizing outcomes for relapsed and refractory disease, these therapies are now being incorporated and studied in the frontline setting. With the US Food and Drug Administration (FDA) approval of the CD19-directed bispecific T-cell engager (BiTE) blinatumomab for remission consolidation, the majority of patients with B-ALL receive blinatumomab in frontline therapy. Chimeric antigen receptor (CAR) T-cell therapy targeting CD19 is FDA approved for pediatric patients with B-ALL that is refractory or in second or greater relapse. With the same target, similar mechanisms of action, and some overlap in indications, the optimal placement and sequence of these immunotherapies remain unclear. Here we review the recent data and expanded use of blinatumomab and CAR T-cell therapy and discuss the role of CAR T-cell therapy in the current pediatric B-ALL treatment landscape, including in populations with relapsed/refractory disease and at very high risk of relapse.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,636
Score d'incertitude au seuil0,324

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,291 · 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'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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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