Outcomes of Multiple Myeloma Patients With Prior Solid Tumors Undergoing Autologous Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Upfront autologous hematopoietic cell transplantation (autoHCT) remains standard of care for eligible patients with newly diagnosed multiple myeloma (MM). Comorbidities are routinely evaluated to determine eligibility and estimate mortality after autoHCT, including the history of prior solid tumor (PST). While PST is considered high-risk for worse survival based on widely used risk indices, its independent impact on transplant outcomes in MM remains unclear. To elucidate the prognostic impact of PST in patients with MM undergoing upfront autoHCT. We conducted a single-center retrospective analysis of consecutive MM patients who underwent upfront autoHCT between 1997 and 2021, categorizing them into those with (PST+) and without (PST-) prior solid organ malignancy. Primary endpoints were progression-free survival (PFS) and overall survival (OS). Among 2853 patients included in this analysis, 274 (10%) were PST+ and 2579 (90%) were PST-. The PST+ patients were older (67 vs. 60 years; P < .001), predominantly male (66% vs. 58%; P = .010), were more often transplanted in the year 2010 or later (78% vs. 69%; P = .003) and were more likely to have high-risk cytogenetic abnormalities (30% vs. 24%; P = .06). There was no significant difference in pre-transplant hematologic response (P = .33), day-100 post-transplant (P = .35) or the best post-transplant response (P = .27) between the PST+ and PST- groups. Similarly, there were no differences in pre-transplant (P = .34) or best post-transplant (P = .44) MRD status between the two groups. After a median follow-up of 53.8 months (range 0.2-262), the median PFS was comparable (36.7 months in PST+ vs. 39.9 months in PST-, P = .31), yet the median OS was significantly shorter in the PST+ group (81.3 months vs. 104.0 months, P = .020). Multivariable analysis confirmed PST as an independent predictor of inferior OS (HR 1.34, P = .011). MM patients undergoing upfront autoHCT with PST had worse OS compared to those without PST, despite similar response rates and PFS.
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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».