Recommendations for Management of Secondary Antibody Deficiency in Multiple Myeloma
Notice bibliographique
Résumé
Secondary antibody deficiency (SAD) is a subtype of secondary immunodeficiency characterized by low serum antibody concentrations (hypogammaglobulinemia) or poor antibody function. SAD is common in patients with multiple myeloma (MM) due to underlying disease pathophysiology and treatment-related immune system effects. Patients with SAD are more susceptible to infections and infection-related morbidity and mortality. With therapeutic advancements improving MM disease control and survival, it is increasingly important to recognize and treat the often-overlooked concurrent immunodeficiency present in patients with MM. The aims of this review are to define SAD and its consequences in MM, increase SAD awareness, and provide recommendations for SAD management. Based on expert panel discussions at a standalone meeting and supportive literature, several recommendations were made. Firstly, all patients with MM should be suspected to have SAD regardless of serum antibody concentrations. Patients should be evaluated for immunodeficiency at MM diagnosis and stratified into management categories based on their individualized risk of SAD and infection. Infection-prevention strategy education, early infection reporting, and anti-infective prophylaxis are key. We recommend prophylactic antibiotics or immunoglobulin replacement therapy (IgRT) should be considered in patients with severe hypogammaglobulinemia associated with a recurrent or persistent infection. To ensure an individualized and efficient treatment approach is utilized, patient's immunoglobin G concentration and infection burden should be closely monitored throughout treatment. Patient choice regarding route and IgRT treatment is also key in reducing treatment burden. Together, these recommendations and proposed management algorithms can be used to aid physician decision-making to improve patient outcomes.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».