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Enregistrement W2546846989 · doi:10.1182/blood.v106.11.3414.3414

Multiple Myeloma (MM) in Young Patients (pts): Clinical Features and Outcome in 259 Patients Younger Than 40 Years in Comparison to 8,296 pts Aged ≥ 40 Years.

2005· article· en· W2546846989 sur OpenAlexaff
Heinz Ludwig, B. Durie, Vanessa Bolejack, Antje Hoering, Meletios Α. Dimopoulos, Robert A. Kyle, Rafaël Fonseca, Meral Beksaç, Jesús F. San Miguel, John Crowley, Joan Bladé, Mario Boccadoro, Gareth J. Morgan, Koh Shimizu, Chaim Shustik, Pieter Sonneveld, P. Tosi, Ingela Turesson, Jan Westin

Notice bibliographique

RevueBlood · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineCohortCreatinineMultiple myelomaGastroenterologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract MM has a median age at presentation of 65–68 years, rarely occurring in pts before age 40. Here, we present clinical, laboratory and survival data in the largest ever-analyzed cohort of young pts compared with pts aged ≥ 40 years. 259 pts aged < 40 and 8,296 aged ≥ 40 years were enrolled. These 8.555 pts were part of the cohort analyzed for the ISS staging project. Previously untreated pts entered into randomized trials with standard (SDT) or high dose treatment (HDT). Clinical data were available for all pts, 526 pts had karyotypic analysis and 454 pts testing for Del 13 testing by FISH. The Chi-Square test was used to identify significant prognostic factors. A maximum likelihood model was used to estimate relative excess risk (RER) for younger versus older pts treated with SDT or HDT. Observed survival was adjusted by life expectancy depending on age, gender, and nationality. Young pts had significantly lower ISS stage I than older pts (stage I; 39% vs. 28%, stage II: 28 vs. 39%, stage III 33% vs. 33%, p<. 001, p<001, p=0.863, respectively) due primarily to a lower prevalence of high ß2m levels and low albumin levels in the younger age group. Paradoxically, the younger pts more frequently presented with higher M-component levels and Durie Salmon stage III (65% vs. 54%, p<0.001). Prevalence of other important prognostic parameters like Hb, platelet count, creatinine, calcium, CRP, LDH and bone marrow PC infiltration was similar in both groups. Younger pts had more frequently good ECOG performance status (PS) (0–2), (87% vs. 81%, p<0.01). Karyotypic abnormalities and Del 13 were similarly distributed between both cohorts. Median OS was significantly longer in young pts (median: 4.8 years vs. 3.7 years; hazard ratio (HR): 1.46; 95%, CI (1.27, 1.68); p=<0.001). Better outcome in the younger cohort was seen in all three ISS stages, independent of gender. Median OS survival was significantly longer after SDT in the young cohort (median: 49 months (mos) vs. 39 mos; HR 1.49; CI (1.27, 1.75); p<0.001). Median survival: 86 mos in young and 68 mos in older pts on HDT; this did not translate into a statistical difference (HR 1.8; CI (0.81,1.44); p=0.6). Risk estimates in a maximum likelihood analysis revealed that, apart from ISS Stage, young age followed by female sex was statistical significant for a good outcome for pts treated with SDT (Age RER: 1.43, CI (1.20, 1.70), p<0.001; Sex RER: 1.07, CI (1.02, 1.14); p < 0.013). For pts treated with HDT, only ISS Stage was found to be a risk factor, but not age or gender. Conclusions: Patients < 40 have better prognosis and survival than older patients. The most important features of young patients are low SßM, normal S. Alb, and good performance status.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,312 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
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