Practical Considerations for Early Relapsed/Refractory Multiple Myeloma in the Canadian Landscape in 2024
Notice bibliographique
Résumé
Multiple-class drug combinations have long been integral to the management of multiple myeloma (MM). This has led to significant advances in myeloma survival with agents such as lenalidomide and daratumumab moving to frontline therapy. Therefore, relapse therapy requires rational sequencing strategies to prioritize effective regimens with each treatment line without compromising access to subsequent lines. At first relapse, most transplant-eligible patients would have undergone RVd (lenalidomide, bortezomib, dexamethasone) induction with subsequent consolidative high-dose therapy with autologous stem cell rescue and Len (lenalidomide) maintenance. For transplant-ineligible patients, frontline therapy with DRd (daratumumab, lenalidomide, dexamethasone) has become the standard of care until myeloma progression or drug intolerance. With the increasing adoption of quadruple therapy in frontline treatment, a significant proportion of patients will soon be multi-class exposed or refractory at early relapse, including exposure to daratumumab, lenalidomide, and bortezomib. This shift necessitates careful consideration of treatment sequences based on available regimens, which include previous treatment responses, cytogenetic and molecular risk profiles (e.g., high-risk versus standard-risk disease), disease kinetics at relapse, and the potential benefit of therapies with novel mechanisms of action. Achieving and maintaining sustained minimal residual disease (MRD) negativity is also critical, as patients in this category consistently experience better outcomes, regardless of cytogenetic risk or line of therapy.
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 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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,003 |
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 ».