Incidence of Spinal Disease and Role of Spinal Radiotherapy in Multiple Myeloma
Notice bibliographique
Résumé
Background: Spinal disease (spd) in multiple myeloma (mm) can be a major source of morbidity in newly diagnosed patients and long-term survivors. We retrospectively assessed the incidence of spinal disease in patients newly diagnosed with myeloma, its effect on survival, and the possible effect of spinal radiation therapy (rt). Methods: Patients diagnosed with mm between 2010 and 2014 were identified through the provincial cancer registry. Plain radiography, computed tomography, and magnetic resonance imaging were reviewed to detect and document the type of spd. Data related to rt and systemic therapy were collected. Kaplan-Meier and time-varying Cox regression models were used to describe overall survival. Results: Of 306 identified patients with newly diagnosed mm, 51% had spd, including 17% with lytic disease, 68% with compression fractures, and 15% with spinal cord compression. Of the patients with spd, 61% received spinal rt. Of those patients, 84% received spinal rt within 3 months after their diagnosis. Median dose was 20 Gy. Most patients (89.2%) received chemotherapy, and 22.5% underwent autologous stem-cell transplantation. Only 6 of the patients treated with spinal rt received re-irradiation to the same site. Overall survival was similar for patients with and without spd. On multivariate analysis, spinal rt had no effect on survival. Conclusions: In patients newly diagnosed with mm, spd is a common presentation. With current systemic therapy, the presence of spd had no adverse effect on overall survival. The effect of spinal rt on overall survival was nonsignificant.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».