Expert review on soft‐tissue plasmacytomas in multiple myeloma: definition, disease assessment and treatment considerations
Notice bibliographique
Résumé
In this review, two types of soft-tissue involvement in multiple myeloma are defined: (i) extramedullary (EMD) with haematogenous spread involving only soft tissues and (ii) paraskeletal (PS) with tumour masses arising from skeletal lesions. The incidence of EMD and PS plasmacytomas at diagnosis ranges from 1·7% to 4·5% and 7% to 34·4% respectively. EMD disease is often associated with high-risk cytogenetics, resistance to therapy and worse prognosis than in PS involvement. In patients with PS involvement a proteasome inhibitor-based regimen may be the best option followed by autologous stem cell transplantation (ASCT) in transplant eligible patients. In patients with EMD disease who are not eligible for ASCT, a proteasome inhibitor-based regimen such as lenalidomide-bortezomib-dexamethasone (RVD) may be the best option, while for those eligible for high-dose therapy a myeloma/lymphoma-like regimen such as bortezomib, thalidomide and dexamethasone (VTD)-RVD/cisplatin, doxorubicin, cyclophosphamide and etoposide (PACE) followed by SCT should be considered. In both EMD and PS disease at relapse many strategies have been tried, but this remains a high-unmet need population.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».