Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Renal failure is a frequent complication of multiple myeloma and portends a poor prognosis. Plasmapheresis has been suggested as an adjunct to chemotherapy to halt or reverse renal injury associated with multiple myeloma. The purpose of this article is to review the rationale for using plasmapheresis for this indication and then provide a discussion of the evidence regarding its use. RECENT FINDINGS: The outcome of patients with multiple myeloma has improved considerably in recent years, mostly owing to the introduction of new highly effective chemotherapeutic agents. However, patients with renal failure who do not recover independent renal function continue to have very poor prognosis. Recent evidence now indicates that an early and sustained reduction in circulating free light chains (FLCs) is associated with improved renal recovery in patients with myeloma kidney. Extracorporeal removal of FLCs with plasmapheresis, or other techniques, can achieve rapid and sustained reduction in serum FLC concentration in patients with acute myeloma kidney. Unfortunately, there is currently no convincing evidence in the literature that the addition of mechanical removal of FLC to standard chemotherapy translates into clinical benefits for patients. SUMMARY: Plasmapheresis is theoretically attractive as a means of rapidly lowering serum FLC burden in the hope of reducing nephrotoxicity in patients with multiple myeloma. However, the role of plasmapheresis in improving renal prognosis and patient survival remains to be demonstrated.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».