Notice bibliographique
Résumé
Multiple myeloma (MM) is the second most common hematologic cancer resulting from proliferation and accumulation of abnormal plasma cells (myeloma cells) with a preferential homing in the bone marrow. It causes significant morbidity including lytic bone lesions, renal insufficiency, anemia, and infections, to name just a few. Although MM remains largely incurable, it is a chemo-sensitive disease. The use of high-dose intravenous melphalan (100-140 mg/m2) in the treatment of MM was first studied almost 4 decades ago.Subsequently, the dose of melphalan was increased and was followed by autologous hematopoietic stem cell to decrease the aplasia-associated toxicity. Results from phase 3 studies comparing chemotherapy alone to chemotherapy followed by high-dose melphalan and autologous stem cell transplantation appeared in the mid-90s with the publication of the IFM-90 study demonstrating significant clinical benefits on response rate, event-free survival and even overall survival in a cohort of two hundred previously untreated patients under the age of 65 years. This landmark study was followed by confirmatory studies in the early 2000’s. Within the last 2 decades, although improvement in the treatment of transplant-eligible patients is mostly the result of better induction regimens and due to the addition of maintenance therapies, autologous stem cell transplantation remains a cornerstone treatment for MM patients. Indeed, despite novel and more effective treatments for MM, autologous stem cell transplantation continues to demonstrate clinical benefits (Table 1). Moreover, tandem autologous transplantation has demonstrated progression-free survival and overall survival benefits for some patients with poor risk cytogenetics. In 2022, with better knowledge of MM, awareness of potential consequences of high-dose melphalan and with novel and more effective treatment modalities, the role of autologous stem cell transplantation is certainly becoming a question for debate. The purpose of this article is to present the pros and cons of autologous stem cell transplantation in our Canadian reality (Figure 1). This article aims to better assess its role as a therapeutic option considering our health system’s limited resources in which many novel drugs will not be available/accessible in Canada for several more years to come.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,003 |
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 ».