Characterizing Frailty in Myeloproliferative Neoplasms: Baseline Results from the Orchid Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Contemporary treatment of Myeloproliferative Neoplasms (MPNs) has altered their natural history. Frailty, a state of reduced physiologic reserve is prevalent among older individuals, and increases risk for cardiovascular disease (CVD) and other adverse health outcomes. However, little is known about frailty in MPNs. An improved characterization of frailty may inform MPN treatment goals including the impact of treatment on frailty and CVD. Methods : We utilized the ORCHID database, a multi-centre prospective observational registry of MPN patients. Frailty-related factors collected included: unintentional weight loss (>4kg lost in prior year); grip strength (below 20th percentile for age and sex); Timed Up and Go test (TGUG) greater than 13.5 seconds (indicative of high fall risk); self-reported exhaustion; and cognitive frailty measured by the Digit Symbol Substitution test (DSST). Baseline information on cardiovascular event history was also collected. Results: In total, 150 patients were included (56 CML, 28 ET, 14 PMF, 52 PV). Baseline information and past medical history are detailed in Table 1. Cardiovascular events prior to diagnosis were most common in patients with PV (7.7% MI and 5.8% stroke). Past medical history of Venous Thromboembolism (VTE) was more common in Ph-negative MPNs (15.3% PV, 21.4% PMF, 21.4% ET) compared to CML where VTE history was absent. Hypertension and dyslipidaemia were overall the most common cardiovascular comorbidities. The burden of depression was highest in PMF with 30.7% of patients reporting a PHQ-9 score ≥ 10. Frailty related outcomes are detailed in Table 2. All four MPNs had high rates of frailty in every domain at baseline. Among Ph- MPNs (ET, PV, and PMF), ET and PV patients generally had a lower burden of frailty compared to PMF patients in most measurements. A high risk of falls as determined by a prolonged get-up-and-go test was present in approximately 20% of PV, CML, and ET patients and 42% of PMF patients. ET patients had the lowest self-reported exhaustion, with less than 40% reporting they ever felt "everything was an effort" or that they "just couldn't get going". PMF patients had the highest self-reported exhaustion. The proportion of patients with low DSST scores was greater in PMF (38.5%) and PV patients (24.3%) than ET (20%) and CML (15%) patients. Unintentional weight loss was common across MPN patients (33.9% to 50%). Conclusion: There is a high rate of baseline frailty among patients with MPNs with domains differing between diseases. In this cohort, cardiovascular event history at diagnosis was highest among PV patients and lowest in CML patients. Disclosures Siegal: Leo Pharma: Honoraria; Novartis: Honoraria; Portola: Honoraria; Bayer: Honoraria; BMS Pfizer: Honoraria. Hillis:Roche: Honoraria.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».