Trends in Utilization and Outcomes of Autologous Transplantation as Early Therapy for Multiple Myeloma
Notice bibliographique
Résumé
The impact of novel drugs for treating multiple myeloma (MM) on the utilization and outcomes of autologous hematopoietic progenitor cell transplantation (AHPCT) is unknown. We reviewed characteristics and outcomes of 20,278 patients who underwent AHPCT within 12 months of diagnosis of MM in the United States and Canada and registered at the Center for International Blood and Marrow Transplant Research (CIBMTR) in 3 time cohorts reflecting the increasing availability of novel drugs: 1995 to 1999 (n = 2226), 2000 to 2004 (n = 6408), and 2005 to 2010 (n = 11,644). In the United States, the number of AHPCTs performed increased at a greater rate than new MM cases. Patients in recent cohorts were older, less likely to have stage 3 MM, and more likely to have received previous thalidomide, lenalidomide, or bortezomib. On multivariate analysis, AHPCT in the 2000 to 2004 cohort (HR = 0.77) or in the 2005 to 2010 cohort (HR = 0.68) were associated with lower risk of death. Survival at 60 months post-AHPCT improved from 47% in 1995 to 1999 to 55% in 2000 to 2004 and to 57% in 2005 to 2010, owing less to improvement in progression-free survival (50% versus 55% versus 57% at 24 months) than to postrelapse/progression survival (58% versus 65% versus 72% at 24 months). AHPCT and new biological agents are complementary, nonredundant therapies and should be combined in the management of MM in suitable patients.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».