Race and Outcomes of Autologous Hematopoietic Cell Transplantation for Multiple Myeloma
Notice bibliographique
Résumé
Blacks are twice as likely to develop and die from multiple myeloma (MM), and are less likely to receive an autologous hematopoietic-cell transplant (AHCT) for MM compared to Whites. The influence of race on outcomes of AHCT for MM is not well described. We compared the probability of overall survival (OS), progression-free survival (PFS), disease progression, and nonrelapse mortality (NRM) among Black (N=303) and White (N=1892) recipients of AHCT for MM, who were reported to the Center for International Blood and Marrow Transplant Research (CIBMTR) from 1995 to 2005. The Black cohort was more likely to be female, and had better Karnofsky performance scores, but lower hemoglobin and albumin levels at diagnosis. Black recipients were younger and more likely to be transplanted later in their disease course. Disease stage and treatment characteristics prior to AHCT were similar between the 2 groups. Black and White recipients had similar probabilities of 5-year OS (52% versus 47%, P=.19) and PFS (19% versus 21%, P=.64) as well as cumulative incidences of disease progression (72% versus 72%, P=.97) and NRM (9% versus 8%, P=.52). In multivariate analyses, race was not associated with any of these endpoints. Black recipients of AHCT for MM have similar outcomes compared to Whites, suggesting that the reasons underlying lower rates of AHCT in Blacks need to be studied further to ensure equal access to effective therapy.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 ».