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Enregistrement W4389222038 · doi:10.1182/blood-2023-174479

Trends in Outcomes over Three Decades after Upfront Autologous Stem Cell Transplant for Multiple Myeloma at MD Anderson Cancer Center

2023· article· en· W4389222038 sur OpenAlexaff
Oren Pasvolsky, Curtis Marcoux, Jianliang Dai, Denái R. Milton, Mark R. Tanner, Naureen Syed, Qaiser Bashir, Samer A. Srour, Neeraj Saini, Paul Lin, Jeremy Ramdial, Yago Nieto, Hans C. Lee, Krina K. Patel, Elisabet E. Manasanch, Partow Kebriaei, Sheeba K. Thomas, Donna M. Weber, Robert Z. Orlowski, Elizabeth J. Shpall, Richard E. Champlin, Muzaffar H. Qazilbash

Notice bibliographique

RevueBlood · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesAscentage PharmaOmeros CorporationExelixisActinium PharmaceuticalsAmgenTakeda Pharmaceuticals U.S.A.Janssen BiotechAdaptive BiotechnologiesKaryopharm TherapeuticsGenentechCelgeneBristol-Myers Squibb
Mots-clésMedicineMultiple myelomaOncologyInternal medicineProportional hazards modelTransplantationRetrospective cohort studyLog-rank testIncidence (geometry)Hematopoietic stem cell transplantationProgression-free survivalSurvival analysisOverall survival

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Remarkable advances have been made in the treatment of multiple myeloma (MM) with the advent of novel therapies and the use of post-transplant maintenance. We report trends in outcomes of MM patients who received upfront autologous hematopoietic stem cell transplantation (autoHCT) at our institution over more than three decades. Methods We conducted a single-center retrospective study of patients with newly diagnosed MM undergoing upfront autoHCT between 1988 to 2021. Patients were grouped by the year of autoHCT: 1988-2000 (n=249), 2001-2005 (n=373), 2006-2010 (n=568), 2011-2015 (n=815) and 2016-2021 (n=1036). High-risk cytogenetic abnormalities were defined as del17p, t(4;14), t(14;16), 1q21 gain or amplification by fluorescence in situ hybridization. Progression free survival (PFS) and overall survival (OS) were estimated using the Kaplan-Meier method, and group differences were assessed using the log-rank test. Associations between demographic and clinical factors and survival outcomes were evaluated using Cox proportional hazards regression analysis. Results A total of 3041 patients were included in our analysis. Median age at autoHCT increased from 52 years (1988-2000) to 62 years (2016-2021), with only 1% of transplanted patients being ≥ 65 years of age in 1988-2000, compared to 38% in 2016-2021 (p<0.001). The proportion of African-American patients increased from 9% in 1988-2000 to 19% in 2016-2021 (p=0.004). The incidence of high-risk cytogenetics increased from 15% in 1988-2000 to 40% in 2016-2021 (p<0.001). The comorbidity burden, as measured by the hematopoietic cell transplantation-specific comorbidity index (HCT-CI), increased over time, with 17% of patients having HCT-CI>3 in 1988-2000 compared to 28% in 2016-2021 (p<0.001). Induction regimens evolved over time from predominately conventional chemotherapy (39%) in 1988-2000 to immunomodulatory drug (IMiD) and proteasome inhibitor (PI)-based regimens, with 74% receiving an IMiD-PI containing triplet [39% bortezomib, lenalidomide and dexamethasone (VRD) and 35% carfilzomib, lenalidomide and dexamethasone (KRD)] between 2016-2021 (p<0.001). Maintenance therapy was used in >80% from 2011 onwards (Table 1). Response rates prior to autoHCT steadily improved with 4% and 10% patients achieving ≥CR and ≥VGPR between 1988-2000, compared to 19% and 65% between 2016-2021, respectively. At day 100 post-transplant, 24% and 49% patients achieved ≥CR and ≥VGPR between 1988-2000 compared to 41% and 81% between 2016-2021, respectively. At best post-transplant response, 33% and 53% patients achieved ≥CR and ≥VGPR between 1988-2000 compared to 63% and 91% between 2016-2021, respectively. The median PFS in the entire study population was 38.3 months (95% CI 36.4-40.3), improving from 22.3 months between 1988-2000 to 58.6 months between 2016-2021 (hazard ratio [95% CI]: 0.42 [0.36-0.50], p<0.001; Figure 1A). Notably, patients with high-risk cytogenetics also had an improvement in PFS in recent years, with a median PFS of 28.0 months (0.38 [0.26-0.55], p<0.001) and 36.8 months (0.32 [0.22-0.46], p<0.001) in 2011-2015 and 2016-2021, respectively, compared to only 13.7 months in 2001-2005. Patients aged ≥65 years also had an improvement in median PFS from 33.6 months (95% CI 23.1-44.2) between 2001-2005 to 52.8 months (95% CI 40.0-68.5, p<0.001) between 2016-2021. Median OS was 99.4 months (95% CI 94.2-104.0) in the entire study population, steadily improving from 55.1 months to not reached (0.41 [0.33-0.52], p<0.001) in 1988-2000 and 2016-2021, respectively (Figure 1B). Similarly, in those with high-risk cytogenetics, OS improved with a median OS of 32.9 months in 2001-2005 compared to 66.5 months (0.39 [0.26-0.61], p<0.001) in 2016-2021. Between 1988-2000, day 100 non-relapse mortality (NRM) was 6%, whereas from 2001 onwards NRM remained ≤ 1% (p<0.001). Conclusions This single-center analysis of over 3,000 newly diagnosed MM patients undergoing upfront autoHCT demonstrates significant improvements in the depth of response and survival outcomes over the past three decades, even in patients with high-risk disease. NRM remained <1% despite increasing age and comorbidity burden.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
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