Kinetics of response to first‐ and second‐line therapies in multiple myeloma: Assessment by both M‐spikes and light chains
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The prognostic value of kinetics of response to multiple myeloma (MM) therapy is controversial. We aimed to expand the knowledge on this topic by reviewing the kinetics of response to both first- and second-line MM therapy, utilizing a homogeneously treated cohort and analyzing separately both M-spike and light chain (LC) responses for each patient. METHODS: We reviewed all patients who received first-line cyclophosphamide, bortezomib and dexamethasone induction followed by autologous transplant with melphalan and lenalidomide maintenance in our center between 2007 and 2019. RESULTS: Analyzing 360 patients, we observed no correlation between response kinetics to first- versus second-line therapy at the individual patient level. Time to best response to first-line therapy was not a predictor of outcome; however, longer time to best response was highly predictive of a favorable outcome in the second-line setting, independent of other factors. Patients with IgA-MM cleared their M-spike faster than IgG-MM, probably reflecting different half-lives of these isotypes rather than disease biology, as the clearance of LC in both subtypes was similar. CONCLUSIONS: Analyzing both M-spike and LC responses in a homogenously treated cohort, we identified important insights regarding the prognostic value of kinetic patterns. Prospective analysis may shed more light on unsolved questions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».