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Enregistrement W4406771622 · doi:10.1016/j.clml.2025.01.010

Minimal Residual Disease Testing Infrastructure in Multiple Myeloma: Guidance for Clinical Trial and Routine Practice Use in Canada

2025· review· en· W4406771622 sur OpenAlexafffundabout
Hira Mian, Alissa Visram, Steven Chun-Min Shih, Suzanne Trudel, Annette E. Hay, Richard Leblanc, Michaël Sébag, Rayan Kaedbey, Julie Stakiw, Irwindeep Sandhu, Chai W. Phua, Philip Kuruvilla, Ibraheem Othman, Graeme Quest, David P. McMullen, Gabriele Colasurdo, Rami Kotb, Christopher P. Venner

Notice bibliographique

RevueClinical Lymphoma Myeloma & Leukemia · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of ManitobaWilliam Osler Health SystemSaskatchewan Science CentreLondon Health Sciences CentreUniversity of AlbertaUniversity of SaskatchewanUniversity of OttawaKingston Health Sciences CentreMcGill UniversityMcGill University Health CentreHôpital Maisonneuve-RosemontCancerCare ManitobaSaskatchewan Cancer AgencyOttawa HospitalPrincess Margaret Cancer CentreJewish General HospitalWestern UniversityUniversity of TorontoQueen's UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesJanssen Research and DevelopmentJohnson and JohnsonHamilton Health Sciences
Mots-clésMedicineMultiple myelomaMinimal residual diseaseResidualClinical trialClinical PracticeDiseaseOncologyInternal medicineIntensive care medicineFamily medicineBone marrowAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Measurable/minimal residual disease (MRD) is 1 of the most powerful prognostic factors for progression-free survival and overall survival in multiple myeloma (MM) and may guide therapeutic approaches. Here, we provide an overview of the current state of MRD testing in MM in Canada, highlighting its current use, approaches, and barriers. Furthermore, we discuss the available MRD assays and address questions on their appropriateness for routine practice and clinical trials. We also provide insights into timepoints for MRD testing and the relevance of achieving durable MRD negativity. The consensus recommendations herein were agreed upon by Canadian hematologists practicing at academic cancer centers and community cancer centers, clinical trial investigators, laboratory personnel, MM patients, and took into consideration the Canadian therapeutic landscape and the impact of anticipated regulatory approvals.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil0,632

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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.

Tête enseignante Opus0,172
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,274 · 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
GenreSynthèse

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
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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