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Enregistrement W3089211657 · doi:10.1002/cncr.33171

Age no bar: A CIBMTR analysis of elderly patients undergoing autologous hematopoietic cell transplantation for multiple myeloma

2020· article· en· W3089211657 sur OpenAlexaff
Pashna N. Munshi, David H. Vesole, Artur Jurczyszyn, Jan Maciej Zaucha, Andrew St. Martin, Omar Dávila, Vaibhav Agrawal, Sherif M. Badawy, Minoo Battiwalla, Saurabh Chhabra, Edward A. Copelan, Mohamed A. Kharfan‐Dabaja, Nosha Farhadfar, Siddhartha Ganguly, Shahrukh K. Hashmi, Maxwell M. Krem, Hillard M. Lazarus, Ehsan Malek, Kenneth R. Meehan, Hemant S. Murthy, Taiga Nishihori, Rebecca L. Olin, Richard F. Olsson, Jeffrey Schriber, Sachiko Seo, Gunjan L. Shah, Melhem Solh, Jason Tay, Shaji Kumar, Muzaffar H. Qazilbash, Nina Shah, Parameswaran Hari, Anita D’Souza

Notice bibliographique

RevueCancer · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesJanssen BiotechNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesOffice of Naval ResearchNational Heart, Lung, and Blood InstituteDaiichi Sankyo CompanyLegend BiotechJanssen PharmaceuticalsSanofi GenzymeDaiichi Sankyo EuropeTakeda OncologyKite PharmaAdaptive BiotechnologiesHealth Resources and Services AdministrationCytoSen TherapeuticsAtara BiotherapeuticsDaiichi-SankyoBiomedical Advanced Research and Development AuthorityAstellas PharmaSwedish Orphan BiovitrumGlaxoSmithKlineKiadis PharmaMiltenyi BiotecOmeros Corporationbluebird bioActinium PharmaceuticalsSeattle GeneticsTakeda Pharmaceuticals North AmericaRegeneron PharmaceuticalsChimerixMedical College of WisconsinMerck Sharp and DohmeNovartisJohnson and JohnsonMillennium Challenge CorporationCelgeneMedacJazz PharmaceuticalsNational Marrow Donor ProgramNational Cancer InstituteGenzymeTerumo BCTSt. Baldrick's FoundationBoston Children's HospitalMerckKyowa Hakko KirinSanofiCSL BehringBristol-Myers SquibbAstraZenecaAbbVieAstellas Pharma USAmgenNovartis Pharmaceuticals CorporationDana-Farber Cancer InstituteIncytePfizerBe The Match FoundationHistoGenetics
Mots-clésMedicineHazard ratioMultiple myelomaInternal medicineConfidence intervalTransplantationHematopoietic stem cell transplantationMelphalanProportional hazards modelSurgeryGastroenterologyOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Upfront autologous hematopoietic stem cell transplantation (AHCT) remains an important therapy in the management of patients with multiple myeloma (MM), a disease of older adults. Methods The authors investigated the outcomes of AHCT in patients with MM who were aged ≥70 years. The Center for International Blood and Marrow Transplant Research (CIBMTR) database registered 15,999 patients with MM in the United States within 12 months of diagnosis during 2013 through 2017; a total of 2092 patients were aged ≥70 years. Nonrecurrence mortality (NRM), disease recurrence and/or progression (relapse; REL), progression‐free survival (PFS), and overall survival (OS) were modeled using Cox proportional hazards models with age at transplantation as the main effect. Because of the large sample size, a P value <.01 was considered to be statistically significant a priori. Results An increase in AHCT was noted in 2017 (28%) compared with 2013 (15%) among patients aged ≥70 years. Although approximately 82% of patients received melphalan (Mel) at a dose of 200 mg/m 2 overall, 58% of the patients aged ≥70 years received Mel at a dose of 140 mg/m 2 . On multivariate analysis, patients aged ≥70 years demonstrated no difference with regard to NRM (hazard ratio [HR] 1.3; 99% confidence interval [99% CI], 1‐1.7 [ P = .06]), REL (HR, 1.03; 99% CI, 0.9‐1.1 [ P = 0.6]), PFS (HR, 1.06; 99% CI, 1‐1.2 [ P = 0.2]), and OS (HR, 1.2; 99% CI, 1‐1.4 [ P = .02]) compared with the reference group (those aged 60‐69 years). In patients aged ≥70 years, Mel administered at a dose of 140 mg/m 2 was found to be associated with worse outcomes compared with Mel administered at a dose of 200 mg/m 2 , including day 100 NRM (1% [95% CI, 1%‐2%] vs 0% [95% CI, 0%‐1%]; P = .003]), 2‐year PFS (64% [95% CI, 60%‐67%] vs 69% [95% CI, 66%‐73%]; P = .003), and 2‐year OS (85% [95% CI, 82%‐87%] vs 89% [95% CI, 86%‐91%]; P = .01]), likely representing frailty. Conclusions The results of the current study demonstrated that AHCT remains an effective consolidation therapy among patients with MM across all age groups.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,458

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,274 · 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 tête enseignante, 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

Citations77
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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