Treatment Outcomes of Multiple Myeloma in Developing Countries: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Multiple myeloma (MM) treatment outcomes in developing countries may be impacted by resource constraints. This systematic review and meta-analysis evaluated efficacy outcomes of MM treatments across developing regions. Comprehensive searches in five major databases identified 37 eligible studies from Asia, Africa, Latin America, and Eastern Europe. The Newcastle-Ottawa Scale was used to assess risk of bias. Newer novel agents including daratumumab, carfilzomib, and pomalidomide showed limited use across studies. For patients receiving autologous stem cell transplantation (ASCT), the pooled overall survival rate at longest follow-up (2.5-12.5 years) was 62% (95% CI: 48-75%), with high heterogeneity (I²=92%), while the progression-free survival rate at longest follow-up (3-8 years) was 44% (95% CI: 23-67%). Comparative analyses demonstrated ASCT was associated with significantly superior 5-year survival compared to conventional chemotherapy (RR: 1.59; 95% CI: 1.38-1.82). Bortezomib-based regimens showed better outcomes than thalidomide-based therapies (HR for overall survival (OS) at 4 years: 0.73; 95% CI: 0.53-1.0) and alkylating agent-based regimens (HR: 0.48; 95% CI: 0.28-0.83). Despite resource limitations, ASCT and certain novel agents are associated with improved survival outcomes for MM patients in developing countries. However, substantial heterogeneity in outcomes suggests variability in healthcare infrastructure, treatment accessibility, and clinical expertise across these regions.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».