The impact of multiple myeloma induction therapy on hematopoietic stem cell mobilization and collection: 25-year experience
Notice bibliographique
Résumé
While first-line induction therapy for patients with multiple myeloma has changed over the years, autologous hematopoietic stem cell transplantation still plays a significant role, improving both depth of response and progression-free survival of myeloma patients. Our 25-year experience in mobilizing hematopoietic stem and progenitor cells for 472 transplant-eligible myeloma patients was retrospectively reviewed. Patients were stratified according to the remission induction therapy received, and the outcomes were compared among the cohorts that received vincristine, adriamycin and dexamethasone (VAD) (n = 232), bortezomib and dexamethasone (BD) (n = 86), cyclophosphamide, bortezomib and dexamethasone (CyBorD) (n = 82) and other regimens (n = 67). Cyclophosphamide plus granulocyte colony-stimulating factor was the predominant mobilization regimen given. A greater number of CD34+ cells (9.9 × 10E6/kg, p = 0.026) was collected with less hospital admissions in BD patients (13%, p = 0.001), when compared to those receiving VAD (7.5 × 10E6/kg, 29%), CyBorD (7.6 × 10E6/kg, 19%), or other regimens (7.9 × 10E6/kg, 36%). Induction therapy did not influence the overall rate of unscheduled visits or the length of hospitalization because of complications following mobilization. The myeloma response was not significantly deepened following the cyclophosphamide administered for mobilization. This analysis demonstrates the importance of monitoring the impact of initial treatment on downstream procedures such as stem cell mobilization and collection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».