Treatment approaches for Multiple Myeloma vertebral column lesions – Results from an international survey distributed to the AO Spine Knowledge Forum Tumor
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Vertebral fractures and epidural compression are common complications in Multiple Myeloma (MM). Although non-surgical management is generally preferred, internationally accepted management guidelines are lacking. This study aimed to assess current international treatment approaches and clinical conditions guiding decision-making in MM vertebral lesions. Research question: Assessing international treatment standards for MM vertebral column lesions. Material and methods: A survey was distributed to members of the AO Spine Knowledge Forum Tumor, an expert forum specialized on the treatment of oncologic spine disease. The survey consisted of 25 questions, of which 15 assessed the participant's background, clinical expertise, and experienced treatment standards regarding MM vertebral lesions, followed by ten fictional case examples with seven possible treatment scenarios each. Results: 51 international experts completed the survey, 51 % being of orthopedic, and 44 % of neurosurgical background, while 5 % were radio-oncologists. 84 % of the participants stated they "see vertebral lesions in MM in general as a non-surgical disease". As strongest indicators to perform surgery, neurological deficits (74 %), and potentially unstable lesions (20 %) were chosen. Clinical and radiological follow-up is performed by 83 %, however only in 46 % at defined intervals. 89 % would choose "less invasive" surgical strategies in MM than in similar lesions related to metastatic spine disease. Discussion and conclusion: The participating experts agreed towards a more restrained and less invasive management of MM patients, however the applicability of surgical scores, standards for follow-up, and indications as well as surgical strategies for MM vertebral lesions varied widely, illustrating the need for international guidelines standardizing treatment.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».