Early mortality following diagnosis of multiple myeloma from 2011 to 2016 in Alberta, Canada: Initial results from the population-based Identifying Outcomes in Real-World Multiple Myeloma (INFORMM) study.
Notice bibliographique
Résumé
e19509 Background: The clinical outcomes of patients with newly diagnosed multiple myeloma (NDMM) have improved. However, early mortality (EM) post-diagnosis remains a concern, with incidence ranging from 13% at 2 months to 29% at 1 year after diagnosis. EM can be influenced by patient age, comorbidities, performance status, therapy, and disease biology. Our aim is to examine EM incidence in patients with NDMM and to describe variables that may influence EM in the era of novel chemotherapeutic agents using the INFORMM Study, an ongoing, province-wide real-world evidence study in Alberta, Canada. Methods: Using administrative health data in Alberta (population 4.32 million in 2018), we identified our study population from a validated algorithm of International Classification of Diseases-9 and -10 diagnostic codes. Additionally, the NDMM cohort was confirmed using bone marrow biopsy records, and patients who received therapy for myeloma were derived from the province-wide Pharmaceutical Information Network database. EM was defined as death by any cause within 90 days of diagnosis. Further analyses will be performed to explore potential risk factors associated with EM using regression modeling. Results: We identified 1,729 patients diagnosed with NDMM between 2011 and 2016. EM occurred in 185 patients (10.7%). Of the 185 patients who experienced EM, 156 (84.3%) were aged ≥ 65 years, 174 (94.1%) had a Charlson Comorbidity Index score ≥ 3, and 48 (25.9%) had infectious complications within 90 days of diagnosis. In addition, 99 (53.5%) patients received ≥ 1 anti-myeloma therapy regimen (lenalidomide-based = 5, bortezomib-based = 22, other = 72), whereas 86 (46.5%) did not receive any anti-myeloma therapy. Conclusions: Despite advances in chemotherapeutics and supportive care, patients with NDMM still have a high risk of EM. The higher EM incidence observed in older patients could be attributable to treatment toxicity, comorbidities, or issues surrounding delivery of suitable treatments. Clinicians should consider potential factors associated with EM in their care plan, including in serious illness conversations.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».