Disease Characteristics and Outcomes of 493 Young Myeloma Patients Treated With Modern Therapies: A Canadian Myeloma Research Group Database Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Young patients ≤ 50 years old with multiple myeloma (MM) account for about 10% of cases and are underrepresented in the literature. METHODS: We explored disease characteristics, treatments, and outcomes following modern therapies of young MM patients using the Canadian Myeloma Research Group (CMRG) database. We included 493 patients ≤ 50 years old diagnosed with MM or plasma cell leukemia without concurrent amyloidosis or POEMS syndrome from January 1, 2010, to July 1, 2022. RESULTS: The median age was 46 years old (range: 25.6-50). Most patients fell into the R-ISS II category (72.7%), and 24.1% had high-risk cytogenetics. The majority of patients (89.9%) received a proteasome inhibitor-based first-line treatment, 92.1% received a stem cell transplant, and 65.6% had maintenance therapy post-autologous stem cell transplant (ASCT). Median follow-up from initial treatment to patients' last follow-up was 48.5 (range: 0-155) months. Median progression-free survival (PFS) was 45.0 months (95% CI: 40.2-50.0). Maintenance therapy post-ASCT improved median PFS to 52.3 months (95% CI: 43.1-68.2), compared to 23.6 months (95% CI: 20.0-34.8) without maintenance [p < 0.001]. CONCLUSION: Although the overall survival has not yet been reached in this young population, our reported median PFS of only 45 months highlights the urgent need to develop innovative treatments to induce more profound and durable responses.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».