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Enregistrement W6987313445

Stopping Study in Chronic Myeloid Leukemia: Defining a New Paradigm for Ontario

2024· article· en· W6987313445 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarship at UWindsor (University of Windsor) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Myeloid Leukemia Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLimitingPopulationSubpoenaTSG101
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: We aim to test a new paradigm for safely stopping tyrosine kinase inhibitor (TKI) treatment in chronic myeloid leukemia (CML) patients by monitoring molecular response every 6 weeks for 6 months instead of the recommended 4-week intervals. Methods: A prospective pilot cohort study was conducted to assess the outcome of cessation of TKI treatment in chronic-phase CML patients. Patients' polymerase chain reaction (PCR) for BCR-ABL was tested every 6 weeks for 36 weeks to ensure ongoing major molecular response (MMR). Withdrawal syndrome, psychological effects, and quality of life as per the EORTC Global Quality of Life (QoL) scoring system were assessed during each visit every 6 weeks for 36 weeks. Results: 18 consenting patients were enrolled, 3 were eliminated from data analysis as additional time is required to assess their molecular responses after stopping. 12 of the 15 enrolled participants were able to successfully stop TKI therapy and remain in remission, yielding an 80% success rate in safely stopping TKI therapy. 3 patients had relapsed and successfully regained MR with resumption of TKI therapy. Conclusion: According to literature, the successful stopping rate in CML is 50%. The 80% success rate may be attributed to the longer duration of treatment and being a first stopping study opportunity for patients in Windsor. Limitations of this study include a small sample size. We hope to expand this study in Ontario and test this real-world paradigm of testing CML patients who stop their TKI every 6 weeks, in larger populations in the future.

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)0,049
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,907
Score d'incertitude au seuil0,260

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0490,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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