Management of iron overload in adult myelodysplastic syndrome
Notice bibliographique
Résumé
The clinical benefits of iron overload (IOL) management in hereditary anemias, including organ preservation and dramatically improved overall survival (OS), are widely accepted. Adult myelodysplastic syndrome (MDS) patients are older and may have comorbidities, treatments to extend OS are limited, and the clinical benefits of IOL management have been more challenging to demonstrate due to little prospective data in this population. However, current prognostic systems identify MDS patients with reasonable life expectancy who may benefit from IOL management. Half of MDS patients ultimately become dependent on red blood cell transfusion and develop transfusional IOL. Considerable preclinical and clinical data have accumulated indicating the adverse impact of IOL on multiple cellular and clinical end points and a clinical benefit to IOL management in MDS, which should be considered in some patients. Here we provide an overview of salient data in the usual (nonhematopoietic stem cell transplant) clinical MDS setting, summarize mechanisms of iron toxicity including increased radiologically detectable organ stores and redox-active iron-mediated tissue damage, furnish strategies for the identification of IOL, and suggest a framework for IOL severity and IOL reduction. We review which patients are appropriate for IOL management, recommend an appropriate time to intervene, discuss evidence supporting a clinical benefit to IOL management, and recommend how to off-load iron. We identify data gaps for future study and forecast future tools that may become available to minimize IOL toxicity in MDS.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 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 ».