Outcome of Second Primary Malignancies Developing in Multiple Myeloma Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is an increased risk of second primary malignancies (SMPs) in patients with multiple myeloma (MM). This multinational ‘real-world’ retrospective study analyzed the characteristics and outcomes of MM patients that developed SPMs. Results: 165 patients were analyzed: 62.4% males; 8.5% with a prior cancer; 113 with solid SPMs, mainly ≥stage 2; and 52 with hematological SPM (hemato-SPM), mainly MDS/AML. Patients with hemato-SPM were younger (p = 0.05) and more frequently had a prior AutoHCT (p = 0.012). The time to SPM was shorter in the older (>65 years) and more heavily pretreated patients. One hundred patients were actively treated at the time of SPM detection. Treatment was discontinued in 52, substituted with another anti-MM therapy in 15, and continued in 33 patients. Treatment discontinuation was predominant in the patients diagnosed with hemato-SPM (76%). The median OS following SPM detection was 8.5 months, and the main cause of death was SPM. A poor ECOG status predicted a shorter OS (PS 3 vs. 0, HR = 5.74, 2.32–14.21, p < 0.001), whereas a normal hemoglobin level (HR = 0.43, 0.19–0.95, p = 0.037) predicted longer OS. Conclusions: With the continuing improvement in OS, a higher proportion of MM patients might develop SPM. The OS following SPM diagnosis is poor; hence, frequent surveillance and early detection are imperative to improve 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».