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Enregistrement W4400103971 · doi:10.14740/jh1248

Non-Secretory Multiple Myeloma Associated With High-Risk Phenotype and Complex Cytogenetics Including t(8;22)

2024· article· en· W4400103971 sur OpenAlexvenueno aff
Rahim Jiwani, Joseph Liput, Attah Abraham, Khaled Alhamad, Mukta Kapdi, Renan A. Mota, Kayla Forte, J. McGill, Jasper C. Acer, Palgun Nisarga, Nicholas Jaeger, Santhosh Sadashiv, Prerna Mewawalla

Notice bibliographique

RevueJournal of Hematology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAllegheny Health Network
Mots-clésMultiple myelomaCytogeneticsPlasma cell dyscrasiaChromosomal translocationDyscrasiaMedicinePhenotypePathologyGastroenterologyInternal medicineOncologyImmunologyChromosomeImmunoglobulin light chainGenePlasma cellBiologyGeneticsAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiple myeloma (MM) is a plasma cell dyscrasia which is typically characterized by identifiable paraprotein in the blood or urine. However, the minority of patients in whom paraprotein cannot be identified are designated non-secretory MM (NSM). Evaluation of treatment response is more difficult in these patients as paraprotein levels cannot be followed. A dearth of clinical trials including these patients exists because of an inability to measure response by classical serum and urine measurement mechanisms as well as seemingly decreased overall survival compared to secretory MM. NSM is subdivided into four subgroups: ” non-producers“, ”true non-secretors“, ”oligosecretors“ and ” false non-secretors“. The ” non-producers“ phenotype is associated with more aggressive disease course. Translocations such as those involving the proto-oncogene c-MYC (chromosome 8) and the lambda light chain gene IGL (chromosome 22) - more commonly associated with Burkitt lymphoma - are rare in MM. We describe a 60-year-old male with NSM who was identified as having multiple high-risk features including complex cytogenetics and a non-producer phenotype, which are features not considered in conventional MM staging and risk stratification. This case highlights the need for awareness of phenotypes and cytogenetics associated with higher clinical risk that are not included in the revised International Staging System. J Hematol. 2024;13(3):94-98 doi: https://doi.org/10.14740/jh1248

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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