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Enregistrement W4395070968 · doi:10.2196/49861

Real-World Registry on the Pharmacotherapy of Multiple Myeloma and Associated Renal and Pulmonary Impairments in the Greater Gulf Region: Protocol for a Retrospective Real-World Data Study

2024· article· en· W4395070968 sur OpenAlexvenueno aff
Abdulnaser Nourallah, Abdulrahman Alshehri, Ayman Alhejazi, Binyam Usman, Ghada Elgohary, Hafiz Malhan, Ibraheem Motabi, Khalil Al Farsi, Mohammed Alshuaibi, Mustaqeem Siddiqui, Rasha Ghonema, Ruba Y. Taha, Tarek Abouzeid, Wesam Ahmed, Mohanad Diab, Ahmad Alhuraiji, Magdy Rabea, Mohamed Zahir Chouikrat

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSanofi
Mots-clésMedicineMultiple myelomaMedical recordRetrospective cohort studyEpidemiologyDiseaseIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Multiple myeloma (MM) is the second-most common cancer among hematological malignancies. Patients with active disease may experience several comorbidities, including renal insufficiency and asthma, which may lead to treatment failure. The treatment of relapsed or refractory MM (RRMM) has been associated with multiple factors, causing a decline in progression-free survival as well as overall survival with subsequent lines of therapy. Data about the characteristics of this group of patients in the Greater Gulf region are lacking. OBJECTIVE: The primary objective of this study is to describe the disease characteristics and various treatment approaches or regimens used in the management of patients with RRMM in the Greater Gulf region. METHODS: We will conduct a regional, retrospective study collecting real-world and epidemiological data on patients with MM in countries of the Greater Gulf region. Medical records will be used to obtain the required data. Around 150 to 170 patients' records are planned to be retrospectively reviewed over 6 months without any cross-sectional or prospective intervention. Cases will be collected from Saudi Arabia, the United Arab Emirates, Kuwait, Oman, and Qatar. Descriptive as well as analytical statistics will be performed on the extracted data. The calculated sample size will allow us to estimate the percentages of RRMM cases with acceptable precision while complying with the challenges in light of data scarcity. We will obtain a comprehensive description of the demographic profile of patients with MM; treatment outcomes; the proportion of patients with MM with renal impairment and asthma, chronic obstructive pulmonary disease, or both at the time of diagnosis and any subsequent point; and data related to treatment lines, regimens, and MM-associated morbidities. RESULTS: Patient medical records were reviewed between June 2022 and January 2023 for eligibility and data extraction. A total of 148 patients were eligible for study inclusion, of whom 64.2% (n=95) were male and 35.8% (n=53) were female. The study is currently in its final stages of data analysis. The final manuscript is expected to be published in 2024. CONCLUSIONS: Although MM is a predominant hematological disease, data on its prevalence and patients' characteristics in the Greater Gulf region are scarce. Therefore, this study will give us real-world insights into disease characteristics and various management approaches of patients with MM in the Greater Gulf region. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/49861.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,005

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 Opus0,340
Tête enseignante GPT0,557
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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