Ranking the Importance of Prognostic Factors for Relapsed/Refractory Multiple Myeloma: International Physician Panel Consensus Following a Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The increasing use of single-arm and nonrandomized trial designs in oncology aims to expedite patient access to novel treatments. To contextualize their results using strategies such as external control arms or indirect treatment comparisons, prespecification of, and subsequent adjustment for, prognostic factors is required to ensure comparability of populations and avoid bias. This study aimed to systematically identify and rank prognostic factors relevant to treatment outcomes in patients with relapsed/refractory multiple myeloma (RRMM). MATERIALS AND METHODS: To comprehensively identify prognostic factors, a systematic literature review was conducted with databases searched between January 2016 and April 2022. Clinical studies enrolling adult patients with RRMM and assessing prognostic significance using adjusted analyses were included. Subsequently, an international panel of multiple myeloma experts confirmed and ranked these variables by their importance in predicting clinical outcomes. A structured series of expert consultations was conducted from November 2022 to February 2023, including 2 rounds of consensus meetings. RESULTS: Of 125 studies included in the systematic literature review, 112 described 97 factors significantly associated with at least 1 outcome of interest. A total of 25 factors associated with overall survival and/or objective response and reported in at least 2 studies were included in the ranking process. The physician panel unanimously agreed on the 6 most important prognostic factors: cytogenetic risk, age, refractory status, disease stage, performance status, and extramedullary disease/plasmacytoma. CONCLUSION: This list of RRMM prognostic factors can be used in comparative analyses to assess treatment effectiveness in the absence of head-to-head trials.
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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 | 0,096 | 0,232 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,032 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».