Post-Autologous Stem Cell Transplantation Therapy for Multiple Myeloma Patients: Impact on Clinical Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Autologous stem cell transplantation (auto-SCT) has dramatically improved the outcomes for patients with MM. While the outcomes are better, still most patients will inevitably relapse. Two different approaches have been reported aiming to improve clinical outcomes: consolidation and maintenance. In the present study, we evaluate the impact of post-autoSCT therapy over survival outcomes. Methods All consecutive patients who underwent single auto-SCT at Tom Baker Cancer Center from 01/04 to 03/17 were evaluated. A p value of Results 302 consecutive patients with MM who underwent single auto-SCT at our Institution over the defined period were evaluated. Clinical characteristics are shown in Table 1 . 78 patients did not receive any form of post-autoSCT therapy, 93 patients had received consolidation followed by maintenance and 130 received some form of maintenance only. At the time of analysis, 201 patients are still alive and 161 have already progressed. A trend towards better median overall survival (OS) was observed for those patients receiving post-autoSCT therapy (95.9 vs 69.7 months, p=0.2) ( Fig 1a ). Furthermore, patients receiving consolidation followed by maintenance and maintenance only had a median PFS of 45 and 36.9 months, compared to 24.1 months for those with no post-autoSCT therapy (p=0.0001) ( Fig 1b ). In addition, high-risk cytogenetic (HRC) patients defined by FISH (t(4;14), t(14;16) and p53 del) had a better OS in the post-autoSCT therapy group (56 vs 26 months, p=0.04). Median PFS was also longer in the post-autoSCT therapy group for the HRC group (22.5 vs 9.1 months, p=0.001). In conclusion , post-autoSCT therapy is an important approach that has improved clinical outcomes for MM patients undergoing single autoSCT. Patients with HRC MM seemed to have better outcomes as a result of this strategy. However, survival still remains poor compared to standard risk myeloma patients. The effect of consolidation is currently controversial and requires further assessment with long-term follow-up and subset analysis to better estimate patients that might benefit from it. Disclosures Jimenez-Zepeda: Celgene: Honoraria; Janssen: Honoraria; Takeda: Honoraria; Amgen: Honoraria. Neri: Celgene: Consultancy, Honoraria, Research Funding; Janssen: Consultancy, Honoraria, Research Funding. Bahlis: Takeda: Consultancy, Honoraria, Membership on an entity9s Board of Directors or advisory committees; Janssen: Consultancy, Honoraria, Membership on an entity9s Board of Directors or advisory committees, Research Funding, Speakers Bureau; Celgene: Consultancy, Honoraria, Membership on an entity9s Board of Directors or advisory committees, Research Funding, Speakers Bureau; Amgen: Consultancy, Honoraria, Membership on an entity9s Board of Directors or advisory committees, Research Funding, Speakers Bureau.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».