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Enregistrement W3175478791 · doi:10.1038/s41408-021-00505-4

Serum BCMA levels predict outcomes in MGUS and smoldering myeloma patients

2021· article· en· W3175478791 sur OpenAlexaff
Alissa Visram, Camilia Soof, S. Vincent Rajkumar, Shaji Kumar, Sean Bujarski, Tanya M. Spektor, Robert A. Kyle, James R. Berenson, Angela Dispenzieri

Notice bibliographique

RevueBlood Cancer Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésMonoclonal gammopathy of undetermined significanceMultiple myelomaInternal medicineMedicineGastroenterologyBiomarkerCohortHematologyOncologyMonoclonalImmunologyMonoclonal antibodyAntibodyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soluble BCMA (sBCMA) levels are elevated in monoclonal gammopathy of undetermined significance (MGUS) and smoldering multiple myeloma (SMM). However, the association between sBCMA levels and prognosis in MGUS and SMM has not been studied. We retrospectively analyzed sBCMA levels in stored samples from 99 MGUS and 184 SMM patients. Baseline sBCMA levels were significantly higher in MGUS and SMM patients progressing to MM during clinical follow up. When stratified according to the median baseline sBCMA level for each cohort, higher levels were associated with a shorter PFS for MGUS (HR 3.44 comparing sBCMA ≥77 vs <77 ng/mL [95% CI 2.07-5.73, p < 0.001] and SMM (HR 2.0 comparing sBCMA ≥128 vs <128 ng/mL, 95% 1.45-2.76, p < 0.001) patients. The effect of sBCMA on PFS was similar even after adjusting for the baseline MGUS or SMM risk stratification. We evaluated paired serum samples and found that sBCMA increased significantly in MGUS and SMM patients who eventually progressed to MM, whereas among MGUS non-progressors the sBCMA level remained stable. While our results require independent validation, they suggest that sBCMA may be a useful biomarker to identify MGUS and SMM patients at increased risk of progression to MM independent of the established risk models.

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)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations50
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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