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Enregistrement W2987604528 · doi:10.1182/blood-2019-122261

Geriatric Assessment and Frailty Changes in Older Patients with Newly-Diagnosed Multiple Myeloma Undergoing Treatment

2019· article· en· W2987604528 sur OpenAlexaffabout
Hira Mian, Gregory R. Pond, Sascha A. Tuchman, Mark A. Fiala, Tanya M. Wildes

Notice bibliographique

RevueBlood · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePolypharmacyMultiple myelomaGeriatric oncologyProspective cohort studyGeriatricsActivities of daily livingPhysical therapyInternal medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Multiple myeloma (MM) is a malignant plasma cell disease with a median age at diagnosis of 70 years. Geriatric assessment and frailty measures are increasingly being utilized at the time of diagnosis for prognostication. Gait speed at baseline has recently emerged as a powerful prognostic tool which identifies frailty and predicts outcomes independent of performance status among older patients with blood cancers including myeloma (Liu et al, Blood 2019). However, the longitudinal assessment and responsiveness of change in geriatric assessment measures and functional frailty parameters, including physical performance such as gait speed, over time remains unknown. Objectives We conducted a prospective study of patients with newly diagnosed MM aged 65 and older at two institutions. The prevalence of geriatric domains at baseline has been previously published by Wildes et al (JAGS, 2019). We aimed to conduct a secondary analysis to understand the changes in geriatric and frailty assessment including physical performance as older patients underwent treatment for their myeloma. Methods Older patients with newly-diagnosed myeloma underwent a comprehensive geriatric assessment including a gait function using the Timed Up and Go test at baseline and at 6 months between the years 2012-2014. Results At baseline, forty patients were enrolled in the study with a mean age of 71.6 years; 25 (62.5%) were males. Thirty-six patients completed the 6-month follow-up with 18 patients having undergone a stem cell transplant in the interim. Overall, there were no significant change in the measured geriatric domains, including dependence, physical activity, falls, polypharmacy and cognition, at 6 months compared to baseline. Overall mental health well-being, measured with the Mental Health Inventory-17, improved over time (Table I). Physical performance, assessed with the Timed Up and Go test, showed a trend toward improvement as patients underwent treatment (11.0 seconds at the 6-month follow-up versus 12.3 at baseline, p=0.057). Additionally, two out of four individuals who were unable to complete the Timed Up and Go test at baseline were subsequently able to complete it 6 months following treatment. Conclusion Our study suggests that, for older patients with MM, treatment does not significantly lead to geriatric impairment at 6-months of follow-up, as compared to baseline and in fact is associated with improved overall mental health well-being. Additionally, both the incremental change in Timed Up and Go test and the number of individuals able to complete it may in fact improve as patients undergo treatment. This highlights that gait speed may not be static and improve with treatment, suggesting a dynamic model of frailty. Larger studies conducted longitudinally will be required to further evaluate these findings to explore the evolving concept of frailty in myeloma. Disclosures Mian: Amgen: Consultancy; Janssen: Consultancy, Honoraria; Celgene: Consultancy, Honoraria. Pond:Roche Canada: Employment, Other: Stock; Takeda (DSMC membership): Other: Honorarium. Tuchman:Alnylam: Honoraria, Research Funding; Celgene: Honoraria, Research Funding, Speakers Bureau; Karyopharm: Honoraria; Amgen: Research Funding; Sanofi: Research Funding; Merck: Research Funding; Prothena: Research Funding; Roche: Research Funding. Fiala:Incyte: Research Funding. Wildes:Janssen: Research Funding; Carvive: Consultancy.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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