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Enregistrement W2980094467 · doi:10.1182/blood.v122.21.1946.1946

Bone Marrow Fibrosis In Patients With Multiple Myeloma: A New Prognostic Factor For Survival?

2013· article· en· W2980094467 sur OpenAlexaff
Tinna Hallgrimsdottir, Anna Porwit, Magnus Björkholm, Eva Rossmann, Hlíf Steingrímsdóttir, Sigrún H. Lund, Sigurður Y. Kristinsson

Notice bibliographique

RevueBlood · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBone marrowMultiple myelomaFibrosisProportional hazards modelIncidence (geometry)Internal medicineGastroenterologySurvival analysisPathologyStage (stratigraphy)SurgeryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Multiple myeloma (MM) is characterized by the proliferation of plasma cells in the bone marrow and a secretion of monoclonal immunoglobulins. Survival in MM is very variable and multiple factors are known to influence prognosis such as age, ISS stage, and genetic abnormalities. Fibrosis can be found in the bone marrow of MM patients but the literature reporting the incidence of fibrosis and its effect on prognosis is very limited. The purpose of this study was to estimate the incidence of bone marrow fibrosis in MM patients and its effect on survival. Materials and methods Data was collected at the Karolinska University Hospital in Solna, Sweden and information obtained from the hospital's records. We gathered information on all patients diagnosed with MM between 2003 and 2011. All bone marrow reports were reviewed and the presence of bone marrow fibrosis (evaluated using reticulin staining) at diagnosis was recorded. Fibrosis was graded as 1 (mild), 2 (significant) and 3 (advanced), in accordance with WHO 2008 criteria. Patients with fibrosis were paired with patients without fibrosis (matched by sex, birth year, and year of diagnosis). Survival comparing MM patients with and without fibrosis was evaluated using Kaplan-Meier estimate and Cox regression model. Results A total of 586 individuals, 327 males and 259 females, were diagnosed with MM at the Karolinska University Hospital, Solna during 2003 – 2011. Evidence of bone marrow fibrosis was noted in 223 (38%) patients at diagnosis, and 175 had fibrosis grade 1, 33 grade 2, and 15 grade 3. No significant difference was observed between males (N = 135) and females (N = 88) (p = 0.085). Mean age at diagnosis was significantly lower for patients with fibrosis (67.1 years) than in patients without fibrosis (69.7 years) (p = 0.013). Compared with paired patients without fibrosis (N = 217), patients with fibrosis had significantly worse survival (Figure), being 5.0 years vs. 4.4 years, respectively (relative risk (RR)=1.3, 95% confidence interval (CI) 1.00-1.70; p= 0.049). The difference was greatest in male patients and patients younger than 65 years at diagnosis. Survival was worse in patients with advanced fibrosis, 4.5 (95% CI 3.6-6.4) years for grade 1 fibrosis, and 3.0 (95% CI 1.6-NA) years for higher degree of fibrosis. Conclusion In this study, based on almost 600 patients with MM we show that bone marrow fibrosis is common at diagnosis (38%). Importantly, our findings show that the presence of fibrosis was associated with inferior survival. More studies are needed regarding the underlying causes for these findings, including treatment response, treatment-related complications and relation to other known prognostic factors. Disclosures: No relevant conflicts of interest to declare.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations10
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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