Utility of Comorbidity Assessment in Predicting Transplantation-Related Toxicity Following Autologous Hematopoietic Stem Cell Transplantation for Multiple Myeloma
Notice bibliographique
Résumé
Patients with coexisting medical problems may suffer increased toxicity and reduced quality of life after autologous hematopoietic stem cell transplantation (HSCT). The benefit of high-dose therapy for some patients with multiple myeloma (MM) is debatable. Decision tools that aid in identifying those patients with MM most suited for autologous HSCT may avoid the risk of excess toxicity. An objective assessment of comorbidities was performed in 126 patients with MM undergoing autologous HSCT using the Charlson comorbidity index (CCI), the hematopoietic cell transplantation comorbidity index (HCT-CI), and a modified pretransplantation assessment of mortality (mPAM) to determine the strength of association with increased transplantation-related toxicity and increased length of hospital stay (LOS). Any comorbidity scored using the CCI or HCT-CI (score > 0) was associated with an increased number of organ systems with serious toxicity (at least grade 2 toxicity using the Seattle criteria), an increased total sum of toxicity grades for all organs, and prolonged LOS. An mPAM score > or = 24 was associated with increased LOS. When considering autologous HSCT for a patient with MM, assessment of comorbidities using the CCI or HCT-CI may assist in predicting the risk of transplantation-related toxicity as an adjunct to physician judgment and patient preference.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».