The prevalence and outcomes of frail older adults in clinical trials in multiple myeloma: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Multiple myeloma (MM) is an incurable blood cancer that primarily affects older adults. Several frailty tools have been developed to address the heterogeneity of aging in this population. Uptake of these measures has been variable, leading to a gap in knowledge regarding the proportion of enrolled trial participants considered frail and uncertainty in the treatment-related effects and outcomes among this high-risk population. We performed a systematic review of therapeutic interventional MM clinical trials reporting on frailty. We included 43 clinical trials (24 randomized controlled trials and 19 non-randomized trials) which met eligibility criteria. Frailty was increasingly incorporated in studies in more recent years with 41.9% of included studies being reported in the last two years. Commonly used frailty tools included the International Myeloma Working Group (IMWG) frailty index (41.8%), and the simplified frailty score (39.5%). Frailty status was categorized with 3 levels as (frail, intermediate fit, or fit) in 51.2% of the studies and dichotomized (frail, non-frail) in 18.6% of studies. Frailty prevalence greatly varied across trials ranging from 17.2% to 73.6% of the cohort. Of the included studies, 72.0% conducted subgroup analysis (planned or post-hoc) based on frailty status. Most studies demonstrated a consistent benefit of MM interventions among the frail and non-frail populations, however in general, frail patients had worse outcomes compared to the fit. Although frailty is increasingly being incorporated in MM clinical trials, due to the variation in both the definition and categorization of frailty, there remains heterogeneity in the prevalence of frailty and its potential associated impact on outcomes.
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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 | 0,021 | 0,110 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».