Multiple Myeloma in the Very Old: An IASIA Conference Report
Notice bibliographique
Résumé
Multiple myeloma (MM) in patients aged greater than 80 years poses an increasingly common challenge for oncology providers. A multidisciplinary workshop was held in which MM-focused hematologists/oncologists, geriatricians, and associated health-care team members discussed the state of research for MM therapy, as well as themes from geriatric medicine that pertain directly to this patient population. A summary statement of our discussions is presented here, in which we highlight several topics. MM disproportionately affects senior adults, and demographic trends indicate that this trend will accelerate. Complex issues impact cancer in seniors, and although factors such as social environment, comorbidities, and frailty have been well characterized in nononcological geriatric medicine, these themes have been inadequately explored in cancers such as MM, despite their clear relevance to this field. Therapeutically, novel agents have improved survival for MM patients of all ages, but less so for seniors than younger patients for a variety of reasons. Lastly, both MM- and treatment-related symptoms and toxicities require special attention in senior adults. Existing research provides limited insight into how best to manage these often complex patients, who are often not reflected in typical clinical trial populations. We hence offer suggestions for clinical trials that address knowledge gaps in how to manage very old and/or frail patients with MM, given the complicated issues that often surround this patient population.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».