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Enregistrement W2605173819 · doi:10.1182/blood.v106.11.5015.5015

Prognostic Significance of Biochemical Markers of Bone Metabolism in Patients with Bone Lesions from Multiple Myeloma (MM).

2005· article· en· W2605173819 sur OpenAlexaff
Richard J. Cook, Robert E. Coleman, Pierre Major, Allan Lipton, Janet E. Brown, Ker‐Ai Lee, Matthew R. Smith, Fred Saad, YinMiao Chen, Yong Jiang Hei

Notice bibliographique

RevueBlood · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and treatments
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalHôpital Notre-DameJuravinski Cancer CentreMcMaster UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDeoxypyridinolineInternal medicineBone remodelingPyridinolineN-terminal telopeptideCreatinineUnivariate analysisMultiple myelomaBone diseaseGastroenterologyPathologyMultivariate analysisAlkaline phosphataseOsteocalcinOsteoporosisChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND: Biochemical markers of bone metabolism are useful indicators of bone turnover in pts with malignant bone disease. Elevated N-telopeptide (NTX) levels were correlated with increased risks of skeletal-related events (SREs), disease progression, and death in pts with primary bone lesions from MM (Coleman RE, et al. J Clin Oncol. 2005). The prognostic value of other markers (eg, pyridinoline [PYD] and deoxypyridinoline [DXP]) in pts with MM is unknown. METHODS: This study investigated the association between NTX, PYD, DXP, and bone alkaline phosphatase (BAP) levels and risk of SRE or pathologic fracture in pts with MM who were treated with 4 mg zoledronic acid in a phase III clinical trial (Rosen LS, et al. Cancer J. 2001). Cut-off values for low, moderate, and high marker levels were based on prior reports and the investigators’ experience with bone marker data. Both univariate and multivariate analyses were performed and risk ratios were derived for pts with elevated levels of each bone marker relative to pts with low marker levels. RESULTS: By univariate analysis, moderate (50 to 100 nmol/mmol creatinine) and high (> 100 nmol/mmol creatinine) NTX levels corresponded with significantly increased risks of any SRE, onset of first SRE, or pathologic fracture. Elevated levels of PYD corresponded with a significantly increased risk of SREs, the onset of SREs, and pathologic fracture. Although there were some significant correlations, the association between DXP and BAP levels and risk of skeletal morbidity was inconsistent (Table). In multivariate models, only NTX and DXP were significant, and NTX had a stronger effect. Risk Ratios By Univariate Analysis for SRE Compared With the Respective SRE Pathologic fracture Any Onset (1st) Any Onset (1st) NTX ≤ (vs 50 nmol/mmol creatinine) > 50 – 100 2.26 (.003) 2.76 (.012) 2.98 (< .001) 3.78 (.001) > 100 4.01 (.001) 6.80 (< .001) 5.35 (< .001) 8.87 (< .001) DXP ≤ (vs 15 nmol/mmol creatinine) > 15 – 30 1.95 (.016) 2.14 (.015) 2.30 (< .001) 2.29 (.009) > 30 1.89 (.041) 3.58 (.006) 1.74 (.134) 2.88 (.046) PYD ≤ (vs 62 nmol/mmol creatinine) > 62 1.89 (.009) 2.06 (.006) 1.74 (.028) 1.97 (.017) BAP ≤ (vs 146 U/L) > 146 1.48 (.103) 1.89 (.042) 1.69 (.042) 1.86 (.063) CONCLUSIONS: Elevated baseline PYD, DXP, and BAP levels are significant predictors of an increased risk of some SREs and may therefore have clinical value. Elevated NTX levels are a consistent significant predictor of an increased risk of SREs and pathologic fractures. NTX levels may therefore aid in identifying patients at risk for skeletal complications.

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)0,002
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 recherche0,0010,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,223 · 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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