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Enregistrement W3111394247 · doi:10.1182/bloodadvances.2020002827

A large meta-analysis establishes the role of MRD negativity in long-term survival outcomes in patients with multiple myeloma

2020· review· en· W3111394247 sur OpenAlexaff
Nikhil C. Munshi, Hervé Avet‐Loiseau, Kenneth C. Anderson, Paola Neri, Bruno Paiva, Mehmet Samur, Meletios Α. Dimopoulos, Margarita Kulakova, Annette Lam, Mahmoud Hashim, Jianming He, Bart Heeg, Jon Ukropec, Jessica Vermeulen, Sarah Côté, Nizar J. Bahlis

Notice bibliographique

RevueBlood Advances · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensInstitute of Cancer ResearchUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCilagNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésMultiple myelomaTerm (time)Negativity effectMeta-analysisOncologyInternal medicineSurvival analysisMedicinePsychologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The prognostic value of minimal residual disease (MRD) for progression-free survival (PFS) and overall survival (OS) was evaluated in a large cohort of patients with multiple myeloma (MM) using a systematic literature review and meta-analysis. Medline and EMBASE databases were searched for articles published up to 8 June 2019, with no date limit on the indexed database. Clinical end points stratified by MRD status (positive or negative) were extracted, including hazard ratios (HRs) on PFS and OS, P values, and confidence intervals (CIs). HRs were estimated based on reconstructed patient-level data from published Kaplan-Meier curves. Forty-four eligible studies with PFS data from 8098 patients, and 23 studies with OS data from 4297 patients were identified to assess the association between MRD status and survival outcomes. Compared with MRD positivity, achieving MRD negativity improved PFS (HR, 0.33; 95% CI, 0.29-0.37; P < .001) and OS (HR, 0.45; 95% CI, 0.39-0.51; P < .001). MRD negativity was associated with significantly improved survival outcomes regardless of disease setting (newly diagnosed or relapsed/refractory MM), MRD sensitivity thresholds, cytogenetic risk, method of MRD assessment, depth of clinical response at the time of MRD measurement, and MRD assessment premaintenance and 12 months after start of maintenance therapy. The strong prognostic value of MRD negativity and its association with favorable outcomes in various disease and treatment settings sets the stage to adopt MRD as a treatment end point, including development of therapeutic strategies. This large meta-analysis confirms the utility of MRD as a relevant surrogate for PFS and OS in MM.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,034
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations413
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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