Young Myeloma Patients: A Systematic Review of Manifestations and Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Multiple myeloma usually affects older adults. However, younger patients constitute a significant subset as approximately 10% of cases occur in subjects younger than 50 years old. Young patients, who are underrepresented in the literature, are diagnosed during their most productive years of life, urging the need for tailored treatment approaches. This literature review aims to report recent studies specifically addressing young patients with a focus on characteristics at diagnosis, cytogenetics, treatments, and outcomes. We searched PubMed for studies involving young patients with multiple myeloma ≤50 years old. The time span of our literature review search was from 1 January 2010 to 31 December 2022. Overall, 16 retrospective studies were analyzed for this review. Young patients with multiple myeloma tend to have less advanced disease, more frequent light chain subtypes, and survive longer compared to their older counterparts. However, available studies included a limited number of patients; the newest revised international staging system was not used to stratify patients, cytogenetics varied from one cohort to another, and most patients did not receive contemporary triplet/quadruplet treatments. This review emphasizes the need to perform contemporary, large-scale retrospective studies to improve knowledge regarding the presentation and outcomes of young myeloma patients in the era of modern treatments.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».