Genomic Aberrations and Survival of Patients with Light-Chain-Only Multiple Myeloma Undergoing Autologous Stem Cell Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
The majority of patients with multiple myeloma (MM) have intact immunoglobulin, but in a subset of patients (∼15%), their tumors produce monoclonal light chains only (LCO). Although specific genomic aberrations have emerged as a major prognostic factor in MM, their incidence and prognostic impact on LCO myeloma patients are not clear. We therefore investigated a cohort of 86 LCO MM cases diagnosed and treated with autologous stem cell transplantation at our institution. Overall, genomic risk factors del(13q), del(17p), t(4;14), 1p loss, and 1q21 gain were detected by cytoplasmic fluorescence in situ hybridization (cIg-FISH) in 40.6%, 18.5%, 11.9%, 18.8%, and 25% of the cases, respectively. Patients with del(13q) and 1q gains had a significantly shorter overall survival (OS) (median 80.4 vs 56.2 months, P = .021; median 77.9 vs 26.9 months, P = .006, respectively) and shorter progression-free survival (PFS) (median 33.4 vs 15.8 months, P = .002; median 33.4 vs 19.1 months, P = .011, respectively) than those without the genetic abnormalities. In addition, 1p loss was significantly associated with shorter PFS (median 37.9 vs 18.2 months, P = .001). There was no significant difference in PFS or OS in patients with or without t(4;14) or del(17p). On multivariate analysis, del(13q) was an independent prognostic factor for PFS and OS.
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 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».