Impact of second primary malignancy post–autologous transplantation on outcomes of multiple myeloma: a CIBMTR analysis
Notice bibliographique
Résumé
The overall survival (OS) has improved significantly in multiple myeloma (MM) over the last decade with the use of proteasome inhibitor and immunomodulatory drug-based combinations, followed by high-dose melphalan and autologous hematopoietic stem cell transplantation (auto-HSCT) and subsequent maintenance therapies in eligible newly diagnosed patients. However, clinical trials using auto-HSCT followed by lenalidomide maintenance have shown an increased risk of second primary malignancies (SPM), including second hematological malignancies (SHM). We evaluated the impact of SPM and SHM on progression-free survival (PFS) and OS in patients with MM after auto-HSCT using CIBMTR registry data. Adult patients with MM who underwent first auto-HSCT in the United States with melphalan conditioning regimen from 2011 to 2018 and received maintenance therapy were included (n = 3948). At a median follow-up of 37 months, 175 (4%) patients developed SPM, including 112 (64%) solid, 36 (20%) myeloid, 24 (14%) SHM, not otherwise specified, and 3 (2%) lymphoid malignancies. Multivariate analysis demonstrated that SPM and SHM were associated with an inferior PFS (hazard ratio [HR] 2.62, P < .001 and HR 5.01, P < .001, respectively) and OS (HR 3.85, P < .001 and HR 8.13, P < .001, respectively). In patients who developed SPM and SHM, MM remained the most frequent primary cause of death (42% vs 30% and 53% vs 18%, respectively). We conclude the development of SPM and SHM leads to a poor survival in patients with MM and is an important survivorship challenge. Given the median survival for MM continues to improve, continued vigilance is needed to assess the risks of SPM and SHM with maintenance therapy post-auto-HSCT.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».