Stopping Study in Chronic Myeloid Leukemia: Defining a New Paradigm for Ontario
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,049 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».