m+Medelevator.RU
← Поиск публикаций
World journal of surgical oncology · 2024

Какие факторы связаны с неблагоприятным прогнозом у нескольких пациентов с миеломой после операции?

Название и аннотация: Машинный перевод · не проверен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Liu JP, Xu ZY, Wu Y, Shi XJ, Shi M, Li M, Du XR, Yao XC

Аннотация

Для изучения прогнозов пациентов с множественной миеломой (ММ) после операции, анализа факторов риска, ведущих к неблагоприятным результатам послеоперационного лечения, и создания номограммы. МЕТОДЫ: Клинические данные 154 пациентов с MM, которые прошли операцию в нашем учреждении между 2007 и 2019 был ретроспективно проанализирован. Оценка и сопоставление уровней боли, качества жизни и функционального состояния пациентов до и после операции (Р) < 0.05) были признаны статистически значимыми. Кривая выживания Каплана-Мейера использовалась для оценки средней продолжительности выживаемости. Отрицательные результаты послеоперационного периода были определены как ухудшение симптомов, повторение повреждений, оценка осложнений ≥ 2, или послеоперационный период выживания < 1 Год. Для определения прогнозируемых факторов использовался анализ логистической регрессии. На основе результатов логистической регрессии была разработана и откалибрована модель прогнозирования номограмм. Результаты: Послеоперационная боль была значительно облегчена у пациентов с MM, и было отмечено значительное улучшение качества жизни и функционального статуса (P) < 0.05). В среднем послеоперационное выживание 41 месяцев. Forty-nine (больные)31.8%) испытал на себе негативные последствия послеоперационного периода. Многовариативный логистический регрессионный анализ выявил возраст пациента, продолжительность MM, Международной системы вытяжки, предварительный статус работы Карнофского и Hb < 90 g/L как независимые факторы, влияющие на прогнозы пациентов. На основе этих результатов была построена номограмма с индексом C 0.812. Калибровочная кривая показала сходство между прогнозируемыми и фактическими кривыми выживаемости. Анализ кривой принятия решения позволил получить прогнозное значение модели при высоких пороговых значениях риска, полученных от 10% to-69%. ЗАКЛЮЧЕНИЕ: В рамках этого исследования была разработана модель прогнозирования рисков, связанных с номографией, в целях содействия разработке поддающихся количественной оценке показателей для предварительной оценки хирургического риска.
Оригинал публикации

Which factors are associated with adverse prognosis in multiple myeloma patients after surgery? - preliminary establishment and validation of the nomogram.

BACKGROUND: To investigate the prognosis of patients with Multiple Myeloma (MM) after surgery, analyze the risk factors leading to adverse postoperative outcomes, and establish a nomogram.

METHODS: Clinical data from 154 patients with MM who underwent surgery at our institution between 2007 and 2019 were retrospectively analyzed. Assessing and comparing patients' pain levels, quality of life, and functional status before and after surgery (P < 0.05) were considered statistically significant. The Kaplan-Meier survival curve was used to estimate the median survival time. Adverse postoperative outcomes were defined as worsened symptoms, lesion recurrence, complication grade ≥ 2, or a postoperative survival period < 1 year. Logistic regression analysis was used to determine the prognostic factors. Based on the logistic regression results, a nomogram predictive model was developed and calibrated.

RESULTS: Postoperative pain was significantly alleviated in patients with MM, and there were significant improvements in the quality of life and functional status (P < 0.05). The median postoperative survival was 41 months. Forty-nine patients (31.8%) experienced adverse postoperative outcomes. Multivariate logistic regression analysis identified patient age, duration of MM, International Staging System, preoperative Karnofsky Performance Status, and Hb < 90 g/L as independent factors influencing patient prognosis. Based on these results, a nomogram was constructed, with a C-index of 0.812. The calibration curve demonstrated similarity between the predicted and actual survival curves. Decision curve analysis favored the predictive value of the model at high-risk thresholds from 10% to-69%.

CONCLUSION: This study developed a nomogram risk prediction model to assist in providing quantifiable assessment indicators for preoperative evaluation of surgical risk.

Читать полный текст на русском ↓

Полный текст на русском

Машинный перевод · не проверен

Множественная миелома (ММ) — злокачественное моноклонное расстройство плазмы клеток и второе по частотности гематологическое злокачественное расстройство. 10% Количество дел [ 1 ]. В последние годы в связи с постоянным совершенствованием режима лечения продолжительность выживаемости пациентов с MM была увеличена [ 2 , 3 ], и 10-year Показатель выживаемости достиг 30-40% [ 4 ]. 80% у пациентов с недавно поставленным диагнозом MM имеются литические повреждения костей, которые легко приводят к событиям, связанным со скелетом (SRE) [ 5 ], что значительно снижает качество жизни пациентов. В последние годы, с развитием хирургических методов и углублением концепции комбинированной терапии, роль хирургии в облегчении боли пациента и повышении качества жизни пациента становится все более заметной [ 6 , 7 ], и число пациентов, проходящих хирургическое лечение, увеличивается [ 8 ]. Несмотря на то, что в результате постоянного совершенствования систем лечения улучшилось прогнозирование пациентов с MM, по-прежнему наблюдаются значительные различия в прогнозах у пациентов [ 9 ]. Большое значение имеет прогнозирование результатов хирургических операций, основанных на характеристиках пациентов, и выбор более подходящих методов лечения. В настоящее время для прогнозирования прогнозов в отношении пациентов с MM широко используется Международная система уплотнения (ISS). Однако МКС рассматривает только уровни альбумина и β2- Микроглобулин, не хватает хирургических факторов, и нет точности в прогнозах. Пациенты с одной и той же стадией МКС могут иметь значительно иные результаты послеоперационного лечения. Многие исследования дополняют и исследуют прогнозные факторы, выходящие за рамки МКС; однако большинство из этих изученных популяций вновь диагностируются или пересаживаются стволовые клетки, а оцениваемые факторы в основном ограничиваются генетическими или гематологическими маркерами [ 10 ].В настоящее время не проводится исследований, описывающих прогнозирующую модель результатов послеоперационного лечения пациентов с MM. Utzschneider et al. предлагают, что с учетом уникального характера MM хирургические оценки для пациентов MM должны всесторонне учитывать хирургические риски, продолжительность жизни и качество жизни пациента, с тем чтобы точно оценить реальные преимущества хирургической операции для каждого отдельного пациента. [ 11 ]. Номограмма представляет собой интегрированный инструмент визуализации данных, который категоризирует прогнозные модели в значения вероятности, что делает удобной для врачей точную и простую оценку индивидуального риска [ 12 ], что привело к росту его популярности среди врачей [ 13 ]. Основная цель этого исследования состоит в том, чтобы создать номограмму на основе данных о пациентах. Предварительные данные позволяют определить, какие виды пациентов подвержены неблагоприятным прогнозам (например, короткое время выживания, усиление симптомов, повторение или осложнения), помогая тем самым врачам в разработке индивидуальных планов лечения и снижая вероятность послеоперационного неблагоприятного явления. [ 14 ]. Насколько нам известно, это первое исследование по созданию модели прогнозирования номограммы для постоперационного прогноза пациентов с MM.Этот ретроспективный анализ был проведен на основе клинических данных о пациентах с MM, которые с января перенесли операцию на SRE. 1, 2007, и декабрь 31, 2019. План хирургического вмешательства и сроки его проведения были совместно определены экспертами в области ортопедов, гематологии и онкологии. Это исследование было одобрено Комитетом по вопросам этики больницы &lt; &lt; Чаоян &gt; &gt; в Пекине и было классифицировано как ретроспективная ревизия, исключающая требование об информированном согласии пациента (утвержденный номер: 2018-ke-259).Критерии включения были следующими:1) пациентов с диагнозом MM в соответствии с критериями Международной рабочей группы по миеломе [ 15 ], подтвержденный послеоперационной патологией как миэлома (;2) получали хирургическое лечение;3) в соответствии с этическими требованиями > 18 годы; и (и)4) ожидаемая продолжительность жизни ≥ 3 месяцев для обеспечения достаточного времени для получения хирургических пособий. Критерии исключения были следующими:1) активная инфекция на хирургическом объекте или поврежденная функция коагуляции (таблички) < 80 × 10 9 /L) снижение риска хирургических осложнений;2) пациентов с тяжелыми коморбидами, инфекциями или плохим физическим состоянием, которые не пригодны для хирургической операции; и3) пациенты, имеющие недостающие данные, потерянные для последующего наблюдения или скончавшиеся в результате событий, не связанных с миломой. В течение учебного периода 7 Пациенты были потеряны для последующих действий, 9 имели неполные электронные записи; и 3 Умер из-за событий, не связанных с миломой. Эти данные были сочтены полностью случайными потерями и исключены. В конечном счете, 154 В статистический анализ были включены пациенты, имеющие полные данные.Демографические характеристики и потенциальные прогнозы 154 Собирались пациенты, включая общую информацию о пациентах, такую, как возраст и пол; данные о динамике заболеваний, включая продолжительность стадии MM, Durie-Salmon (DS) [ 16 ], этап Международной системы уплотнения (МСУ) [ 17 ], изотип, состояние анемии, предоперационная и послеоперационная химиотерапия, а также хирургическая информация, такая, как обработанная область, количество повреждений (число сегментов с повреждениями позвоночника, число различных участков для неполных повреждений) и количество предыдущих операций (включая операции по другим заболеваниям). Острота боли оценивалась с использованием визуальной аналоговой шкалы (ВАС) [ 18 ], которые варьируются от 0 (без боли) 10 (невыносимо сильная боль) с более высокими показателями, указывающими на болевую интенсивность. Качество жизни оценивалось с использованием статуса Карнофского (КПС) [ 19 ], который имеет общую оценку 100 Очки, с более высокими показателями, указывающими на улучшение состояния здоровья, и более низкими очками, указывающими на ухудшение состояния здоровья. Физическое состояние пациента оценивалось с использованием статуса &quot; Восточная совместная онкологическая группа - эффективность &quot; (ЭКОГ-ПС) [ 20 ], которые варьируются от 0 в адрес 5, с более высокими показателями, указывающими на ухудшение физического состояния и активности, где 0 представляет собой нормальную деятельность и 5 указывает на смерть. Эти показатели были зарегистрированы ранее и 3 Через несколько месяцев после операции. Были зарегистрированы осложнения, возникающие в ходе последующей деятельности, рецидивов на местах и связанных с ММ смертей. Время выживания измерялось с момента операции до смерти. Послеоперационные посещения проводятся ежегодно, при этом минимальный период последующей деятельности 12 месяцев, до смерти пациента или окончания исследования. Последним последующим мероприятием стало декабрь 31, 2020. Негативный прогноз был определен как наличие классов 2 или более высокие осложнения, определенные Диндо и др. (осложнения, требующие лечения или хирургической операции сверх запланированной процедуры) [ 21 ], ухудшающиеся симптомы, повторное повторение на месте после начала операции и время выживания < 1 Год послеоперации. Пациенты были разделены на бедные группы с хорошими прогнозами на основе их прогнозов. Статистический анализ Данные анализировались с использованием версии IBM SPSS 25.0 (IBM Corp, Armonk, NY, USA). Для оценки нормальности переменных использовался тест Колмогорова-Смирнова. В случае обычно распределенных непрерывных данных для межгрупповых сопоставлений использовались независимые выборочные тесты t. Для дезагрегирования распределенных непрерывных и ординальных данных для межгруппового анализа различий использовался тест Mann-Whitney U. В случае необусловленных категорических данных было использовано испытание chi-square, в ходе которого был выбран Пирсон Чи-Сквар, когда было установлено минимальное ожидаемое число > 5, Фишер , точный тест был использован, когда < 1Для целей статистического анализа использовались промежуточные значения , а для целей статистического анализа использовался коэффициент симметрии. Для анализа результатов дооперационной и послеоперационной СОСТС, КПС и ECOG-PS был использован тест с подписью Wilcoxon. Все тесты two-боковые и P < 0.05 были сочтены значительными. При испытаниях с квадратами чи значения P корректировались с помощью поправки на Bonferroni. Для анализа выживаемости использовался анализ кривой выживаемости Каплан-Мейер. Для изучения факторов риска, способствующих негативному прогнозу у пациентов с MM после болезнетворной операции, использовался прогнозируемый анализ логистической регрессии с использованием одного фактора. Для ввода независимых переменных всех моделей использовался метод ввода. Были установлены мутные переменные для неустановленных многокатегорийных данных, были оценены условия взаимодействия и размер выборки был превышен ten умноженное на число независимых переменных [ 22 ]. С учетом исследовательского характера этого анализа потенциальные факторы риска (Р) < 0.1 Кроме того, они были включены в многовариантный анализ логистической регрессии. Изменения с P < 0.05 в многовариантном регрессионном анализе были признаны независимыми факторами риска и коэффициентами вероятности (ОР) 95% - доверительные интервалы (порядковые интервалы)95% CI) были рассчитаны. Были проведены испытания на корреляцию с целью убедиться в том, что коэффициент корреляции < 0.5, допуск: > 0.1, и коэффициент разницы в инфляции был < 5. Для подтверждения правильности калибровки уравнения регрессии использовался тест "Хосмер-Лемешоу" на пригодность. Дискриминация уравнения оценивалась с использованием кривой операционных характеристик приемщика (ROC). Площадь под кривым ROC (AUC) использовалась для оценки прогнозируемой эффективности непрерывных переменных и ординальных данных с расчетом предельных значений. Последовательность незаказанных категорических данных оценивалась с использованием значения kappa. По результатам многовариантного анализа логистической регрессии с использованием RStudio (версия) 4.2.1; &quot; Rstudio Development Foreign Group &quot; ( &lt; &lt; Основная группа по вопросам развития Rstudio &gt; &gt; ), Вена, Австрия) и пакет &lt; &lt; Ирмс &gt; &gt; .1) Калибровка: внутренняя проверка проводилась с использованием метода ботинок (см.1000 Для оценки калибровки была составлена калибровочная кривая. A 45° калибровочная кривая представляет собой идеальный прогноз.2) Дискриминация: Для оценки дискриминации была рассчитана кривая ROC, а чувствительность, специфичность, индекс соответствия (C-index) и AUC. Значения C-index и AUC варьируются от 0.5 в адрес 1.0, где 0.5 представляет случайный случай и 1.0 , указывает на идеальный припадок. Обычно значения C-index и AUC превышают 0.7 предложить разумную оценку.3) Клиническое пособие: для подтверждения клинической пользы модели &quot; номограмма &quot; был проведен анализ кривых решений с использованием пакета R &quot; rmda &quot; .Общая информация о результатах 154 пациенты, 45 (В тыс.29.2%) подверглась операции на кипопластике позвоночника, 41 (В тыс.26.6%) прошли операцию по декомпрессии позвоночника и внутренней фиксации. Thirty-three (В тыс.21.4%) у пациентов были переломы конечностей, и 3 (В тыс.1.9%) у пациентов были переломы ребер, для которых были выполнены меры по уменьшению разрыва и фиксации в сочетании с наполнением костного цемента. Fourteen (В тыс.9.1%) пациенты с мягкими тканями прошли радиочастотную абляцию в сочетании с хирургической ресепцией. One (В тыс.0.6%) Пациент прошел биопсию с помощью трутута. В 17 (В тыс.11.0%) пациенты с повреждениями в нескольких местах, сроки и последовательность лечения определялись на основе междисциплинарного обсуждения с учетом конкретных принципов лечения каждого повреждения, о которых говорилось выше. Проверка Колмогорова-Смирнова показала, что непрерывные переменные, такие, как возраст и продолжительность MM, не соответствуют нормальному распределению. Поэтому статистический анализ проводился с использованием теста Mann-Whitney U, а также ординальных категорических данных. В случае необъявленных категорических данных, таких, как пол, анемия и дооперационная и послеоперационная химиотерапия, был использован тест Pearson Chi-Square, поскольку минимальный ожидаемый показатель был установлен > 5. Для изотипов использовался точный тест Фишера, а хирургический анализ места с минимальным ожидаемым количеством < 1. Полученные результаты свидетельствуют о статистически значимых различиях между two группы с точки зрения возраста, продолжительности MM, стадии МКС, числа повреждений, предварительной оценки КПС и оценки ECOG-PS (P) < 0.05, таблица 1 ). Результаты испытаний Mann-Whitney U выявили значительное улучшение в СОСТС, КПС и ECOG-PS. 3 послеоперационные месяцы по сравнению с дооперационными значениями (Р) < 0.05, таблица 2 ), указывая на то, что большинство пациентов воспользовались хирургической помощью.Таблица 1
Общая информация о пациентах была представлена в виде х х , категорические данные были представлены в виде n (%), а данные, основанные на оценках, были выражены в виде M (P25, P75) MM: Multieloma; ISS: International Staging System; DS: Durie-Salmon; PKP: Percutanous Kyphopaly; СОСТС: Визуальная аналоговая шкала; KPS: Carnofsky Eperformance; ECOG-PS: Eastern Cooperative Oncology Group-Performance* P < 0.05
Итого (n = 154Хороший прогноз (n = 105Бедный прогноз (n = 49Возраст (лет) Р 59.33 [Подлинный текст на английском языке]11.03] ▪ 57.73 [Подлинный текст на английском языке]10.71] ▪ 62.76 [Подлинный текст на английском языке]11.03] ▪ 0.009* Курс ММ (месяци) 23.23 [Подлинный текст на английском языке]20.07] ▪ 19.12 [Подлинный текст на английском языке]16.39] ▪ 35.63 [Подлинный текст на английском языке]24.43] ▪ 0.001* Гендерная проблематика 0.569
Мужской 86 (В тыс.55.8%) ) 57 (В тыс.54.3%) ) 29 (В тыс.59.2%) - Женщины 68 (В тыс.44.2%) ) 48 (В тыс.45.7%) ) 20 (В тыс.40.8%) - - этап МКС - - - , - , - , - , - , - , - . 0.002* Я* 32 (В тыс.20.8%) ) 27 (В тыс.25.7%) ) 5 (В тыс.10.2%(В тыс. долл. 58 (В тыс.37.7%) ) 43 (В тыс.41.0%) ) 15 (В тыс.30.6%(В тыс. долл. 64 (В тыс.41.6%) ) 35 (В тыс.33.3%) ) 29 (В тыс.59.2%) — — стадия СС — — — , — — , — — , — — — — ♫ 0.873
Я 6 (В тыс.3.9%) ) 4 (В тыс.3.8%) ) 2 (В тыс.4.1%(В тыс. долл. 15 (В тыс.9.7%) ) 10 (В тыс.9.5%) ) 5 (В тыс.10.2%(В тыс. долл. 133 (В тыс.86.4%) ) 91 (В тыс.86.7%) ) 42 (В тыс.85.7%* Изотип * * * Изотип * * * * Изотип* 0.528
ИгГ 82 (В тыс.53.2%) ) 58 (В тыс.55.2%) ) 24 (В тыс.49.0%) - Ига 40 (В тыс.26.0%) ) 28 (В тыс.26.7%) ) 12 (В тыс.24.5%Легкая цепочка 21 (В тыс.13.6%) ) 13 (В тыс.12.4%) ) 8 (В тыс.16.3%) - Несекретарские 6 (В тыс.3.9%) ) 3 (В тыс.2.9%) ) 3 (В тыс.6.1%) - ИгД 3 (В тыс.1.9%) ) 1 (В тыс.1.0%) ) 2 (В тыс.4.1%) - ИгМ 2 (В тыс.1.3%) ) 2 (В тыс.1.9%) ) 0 - Обработанный район - - - - - - - - - - - - - - - - 0.293
Шпилька (ПКП) 45 (В тыс.29.2%) ) 34 (В тыс.32.4%) ) 11 (В тыс.22.4%- Шпина (открытая хирургия) 41 (В тыс.26.6%) ) 25 (В тыс.23.8%) ) 16 (В тыс.32.7%) - кости лимфатов 33 (В тыс.21.4%) ) 25 (В тыс.23.8%) ) 8 (В тыс.16.3%- масса мягкой ткани 14 (В тыс.9.1%) ) 8 (В тыс.7.6%) ) 6 (В тыс.12.2%) - реберный ребер 3 (В тыс.1.9%) ) 3 (В тыс.2.9%) ) 0 - Хирургическая биопсия 1 (В тыс.0.6%) ) 1 (В тыс.1.0%) ) 0 - Множественные повреждения 17 (В тыс.11.0%) ) 9 (В тыс.8.6%) ) 8 (В тыс.16.3%) - Количество повреждений . - . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 0.001*
1 ▸ 91 (В тыс.59.1%) ) 71 (В тыс.67.6%) ) 20 (В тыс.40.8%) ) -
2 ▸ 39 (В тыс.25.3%) ) 22 (В тыс.21.0%) ) 17 (В тыс.34.7%) ) -
3 ▸ 15 (В тыс.9.7%) ) 11 (В тыс.10.5%) ) 4 (В тыс.8.2%) ) -
4 ▸ 7 (В тыс.4.5%) ) 1 (В тыс.1.0%) ) 6 (В тыс.12.2%) ) -
5 ▸ 1 (В тыс.0.6%) ) 0 ▸ 1 (В тыс.2.0%) ) -
6 ▸ 1 (В тыс.0.6%) ) 0 ▸ 1 (В тыс.2.0%Число предыдущих операций 0.630
0 ▸ 85 (В тыс.55.2%) ) 58 (В тыс.55.2%) ) 27 (В тыс.55.1%) ) -
1 ▸ 52 (В тыс.33.8%) ) 38 (В тыс.36.2%) ) 14 (В тыс.28.6%) ) -
2 ▸ 9 (В тыс.5.8%) ) 7 (В тыс.6.7%) ) 2 (В тыс.4.1%) ) -
3 ▸ 2 (В тыс.1.3%) ) 0 ▸ 2 (В тыс.4.1%) ) -
4 ▸ 3 (В тыс.1.9%) ) 1 (В тыс.1.0%) ) 2 (В тыс.4.1%) ) -
5 ▸ 1 (В тыс.0.6%) ) 1 (В тыс.1.0%) ) 0 ▪ - -
6 ▸ 2 (В тыс.1.3%) ) 0 ▸ 2 (В тыс.4.1%Дооперационная химиотерапия 0.343
Выполнено 67 (В тыс.43.5%) ) 45 (В тыс.42.9%) ) 25 (В тыс.51.0%) - - Нет 87 (В тыс.56.5%) ) 60 (В тыс.57.1%) ) 24 (В тыс.49.0%Послеоперационная химиотерапия 0.253
Выполнено 101 (В тыс.65.6%) ) 72 (В тыс.68.6%) ) 29 (В тыс.59.2%) - - Нет 53 (В тыс.34.4%) ) 33 (В тыс.31.4%) ) 20 (В тыс.40.8%- Анемия (Hb<90 g/L) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 0.082
Выполнено 60 (В тыс.39.0%) ) 36 (В тыс.34.3%) ) 24 (В тыс.49.0%) - - Нет 94 (В тыс.61.0%) ) 69 (В тыс.65.7%) ) 25 (В тыс.51.0%- Предварительная СОСТС 8 (В тыс.7,9) ) 8 (В тыс.7,9) ) 8 (В тыс.7,9) ) 0.850
Предварительная операция КПС 50 (В тыс.50,60) ) 60 (В тыс.50,60) ) 50 (В тыс.40,60) ) 0.007* Предварительный ЭКОГ-PS 2 (В тыс.2,3) ) 2 (В тыс.2,3) ) 3 (В тыс.2,3) ) 0.001Таблица 2
Сравнение показателей эффективности до- и послеоперационной деятельности было выражено в виде M (P25, P75) СОСТС: Визуальная аналоговая шкала; КПС: характеристики работы Карнофского; ЭКОГ-PS: эффективность восточной кооперативной онкологической группы * P < 0.05
Параметры Δ Предварительная Δ Three Послеоперационный период 8 (В тыс.7,9) ) 3 (В тыс.2,5) -10.564 ▸ < 0.001* КПС 50 (В тыс.50,60) ) 70 (В тыс.60,80) -8.268 ▸ < 0.001* ЭСГ-PS 2 (В тыс.2,3) ) 1 (В тыс.1,2) -8.786 ▸ < 0.001* Типичные случаи 1 (Спинальная корда компрессия, Фиг. 1 ): A 55-year-old Мужчина, диагностированный ММ для 7 Годы. Этап III, этап I МКС. Во время химиотерапии произошла внезапная потеря ощущения под сосками и двусторонний паралич нижней части конечности. Three Через несколько дней пациент был переведен в ортопедический отдел с потерей ощущения под сосками, двусторонний уровень прочности мышц нижней части конечности 0, и двусторонние патологические знаки (+). Магнитная резонансная интерпретация (MRI) выявила внутриштейновую массу T2-4 Уровень. Эта процедура включала в себя заднюю декомпрессивную ламинэктомию от T1 до T5, ресекцию опухоли, радиочастотную абляцию, фиксацию винта педикла и наполнение костного цемента Т3. Three Неделями после операции ощущения улучшились по сравнению с дооперацией, когда сенсорная плоскость упала до уровня обоих колен, и мышечная сила в классе 1 в обеих нижних конечностях. One Год после работы, ощущение восстановлено, с классом 4 Прочность мышц в левой нижней части конечности и сорте 3 Мышечная сила в правой нижней части конечности.Фиг. 1 Компрессия спинного мозга из-за плазмоцитомы. (А-В) Предварительный МРТ показывает опухоль, сжимающую спинной мозг на спинном мозге. T2-4 Уровни, при которых компрессия эпидурального спинного мозга отнесена к уровню 3. (C-D) Postope MRI показывает, что цереброспинная жидкость, заполняемая вокруг спинного мозга без очевидного сжатия, с хорошо установленными винтами педикла и стабильными последовательности позвоночника (E-F). (E-F) Внезапно видима опухоль, похожая на рыбу, и ламинэктомия и ресекция опухоли производятся для декомпрессии типичного случая спинного мозга. 2 (Патологическая трещина лимб, рис. 2 ): A 54-year-old Мужчина, диагностированный ММ для 6 Годы, этап III, этап I МКС. Он испытывал непрерывную боль в правой руке за six месяцев. МРТ выявила массу в верхней части правой плечевой кости. Радиографы показали, что кортикальная кость разбавляется из-за разрывов. Он пережил four циклы химиотерапии V-DECP с незначительным облегчением боли, но по-прежнему требовали пероральной опиоидной анальгетики с оценкой СОСТС 6. Пациент прошел пересечение опухоли, радиочастотную абляцию, внутреннюю фиксацию и наполнение костного цемента. Two послеоперационно боль пациента значительно снизилась, а СОСТС сократилась до 2 Рентгеновские снимки показали хорошее расположение перелома, и после удаления шва пациент начал следующую стадию химиотерапии.Фиг. 2 Правый патологический перелом плечевой части верхней части. Рентгеновские снимки сделаны 5 месяцев (А), 4 месяцев (В) , и 1 Неделя (C) предварительно показывает локальное разрежение коры кости и разрыв части коры кости. (D-F) МРТ взята 3 Месяцы до начала операции показывают массу мягкой ткани, приблизительно 2.0 × 1.9 × 4.8 cm, с нечеткими границами. (G) Воздействие на трещину и обнаруживает образование каллуса. (H) Радиочастотная абляция. (I) Костное бурение, открытие окна костей и удаление опухоли из полости костного мозга. (J) Наполнение костного цемента, фиксация пластиной и винтами. (K) Рентгеновское излучение взято. 3 Послеоперационное осложнение

Fifteen (больные)9.7%) пережитое послеоперационное повторение или ухудшение симптомов. Twenty-one (больные)13.6%) имел класс ≥ 2 (Таблица) 3 ). Twenty-seven (больные)17.5%) имел послеоперационный период выживания < 1 Год. Всего 49 (больные)31.8%) имел плохой прогноз, как он определен в статье. К концу исследования, 85 (больные)55.2%) умер от смертности, связанной с ММ, при этом послеоперационное время выживания варьировалось от 0.35 в адрес 114.00 месяцев и медианное время выживания после 41.00 Месяцев (рис. 3 А). Таблица 3
Компиляция осложнений (n = 21) Данные были представлены в виде n (%). Перечисленные осложнения были ≥ класс 2, и инфекция ран, обработанная исключительно в отделении, была исключена 21(В тыс.100%) Инфекция легких 8 (В тыс.38.1%) Инфекции на хирургическом объекте 3 (В тыс.14.3%) Церебральное инфарктирование 2 (В тыс.9.5%Утечка костного цемента 2 (В тыс.9.5%) Сжатие нервы 2 (В тыс.9.5%) Расслабление внутренней фиксации 1 (В тыс.4.8%) Инфекции мочеполовой железы 1 (В тыс.4.8%) Гемоторакс 1 (В тыс.4.8%) Гастроинковое кровотечение 1 (В тыс.4.8%Рисунок. 3 A) Кривая выживаемости Каплан-Мейер 12-month выживает 82.5%, и, по оценкам Каплан-Мейера, средний показатель общего выживаемости для всех пациентов составил 41.00 (В) Кривая эксплуатационных характеристик получателя в результате многовариантной логистической регрессии. AUC, район под кривой, анализ регрессии Один-факторный анализ логистической регрессии показал, что возраст, продолжительность MM, стадия ISS, число повреждений, Hb < 90 g/L, дооперационная оценка КПС и дооперационная оценка ECOG-PS были увязаны с прогнозом пациента (P) < 0.1, таблица 4 ). Анализ корреляции Спирмана показал сильную корреляцию между ЭКОГ-ПС и КПС (r =-)0.838, Р = 0.000). В связи с более широким диапазоном и более высокой репрезентативностью КПС ОЭСГ-ПС была исключена. Эти потенциальные факторы воздействия были включены в многовариантный анализ логистической регрессии. В конечном счете, возраст, продолжительность ММ, стадия МКС, предварительная оценка КПС и Hb < 90 g/L были определены как независимые факторы воздействия, ведущие к плохому послеоперационному прогнозу (P) < 0.05, таблица 5 ). Были рассчитаны значения AUC и пороговые значения по каждому параметру. И наконец, возраст ≥ 64 лет, продолжительность ММ ≥ 35 Месяцы, этап III МКС, предварительный балл КПС ≤ 40 Очки и количество повреждений ≥ 2 были определены в качестве независимых факторов риска для слабого прогноза. Испытание на соответствие уровней Hb < 90 г/л, в результате чего величина каппа составила 0.139. Чувствительность испытания 0.49, и особенность была 0.66. АУК95% CI) многовариантного анализа логистической регрессии 0.823 (В тыс.0.753–0.893), с величиной P 0.000, что свидетельствует о более высокой точности прогнозирования, чем в случае регрессивного анализа одного фактора (рис. 3 В). Сводный показатель P был 0.000, что свидетельствует о том, что по сравнению с нулевой моделью эта модель имеет более высокую клиническую эффективность. - Это... 2 Журнал подсказка 145.038, Кокс и Снелл R 2 было 0.266, Нагелькерке R 2 было 0.373. Статистические данные Hosmer-Lemeshow 3.827 с величиной p 0.872, что означает хорошее расположение кривой регрессии.Таблица 4
Результаты одновариантной логистической регрессии Изотип и обработанный регион были не запрограммированными многокатегоричными переменными, и манекенные переменные были установлены MM: Multieloma; ISS: International Staging System; DS: Durie-Salmon; СОСТС: Визуальная аналоговая шкала; KPS: Carnofsky Effects; EECG-PS: Eastern Cooperative Oncology Group Status * P < 0.1
Параметры Δ ИЛИ Δ 95Процентная доля населения в возрасте Р (лет) 1.046 Δ (1.011–1.082) ) 0.010* Курс ММ (месяци) 1.031 Δ (1.013–1.051) ) 0.001* Гендерная проблематика 0.819 Δ (0.412–1.628) ) 0.569
Этап МКС 2.183 Δ (1.323–3.603) ) 0.002* Сцена DS 0.947 Δ (0.466–1.927) ) 0.881
Изотипы - - - - - - 0.707
Обработанный район 0.501
Число повреждений 1.956 Δ (1.335–2.866) ) 0.001* Количество предыдущих операций 1.291 Δ (0.951–1.752) ) 0.101
Предварительная химиотерапия 1.389 Δ (0.703–2.743) ) 0.344
Послеоперационная химиотерапия 0.665 Δ (0.329–1.342) ) 0.255
Анемия (Hb<90 г/л) 1.840 Δ (0.923–3.668) ) 0.083* Предварительная СОСТС 1.040 ▸ (В тыс.0.853–1.269) ) 0.696
Предварительная операция КПС 0.967 Δ (0.944–0.990) ) 0.006* Предварительный ЭКОГ-PS 2.056 Δ (1.332–3.172) ) 0.001Таблица 5
Результаты многовариантного анализа логистической регрессии и предоперационной КПС представляют собой защитный фактор для слабого прогноза, при этом АУК представляет район под кривой ROC после инверсии. Предельное значение соответствует точке, в которой индекс Youden является максимальным ROC: приемщик операционных характеристик; AUC: район под кривым; MM: Multieloma; ISS: International Staging System; KPS: Carnofsky Effective Stance * P < 0.05
:: Многовариантная логистическая регрессия 95%CI Δ P Δ AUC 95Процентная доля женщин, достигших предельного возраста (лет) 1.041 Δ (1.002–1.081) ) 0.039* ▪ 0.632 Δ (0.536–0.727) ) 0.009* ▪ 63.5
Курсы ММ (месяци) 1.037 Δ (1.013–1.060) ) 0.002* ▪ 0.674 Δ (0.579–0.769) ) 0.001* ▪ 35.0
Этап МКС 2.360 Δ (1.285–4.332) ) 0.006* ▪ 0.648 Δ (0.556–0.740) ) 0.003* ▪ 2.5
Предварительная операция КПС 0.969 Δ (0.939–0.999) ) 0.044* ▪ 0.631 Δ (0.273–0.466) ) 0.009* ▪ 45.0
Анемия (Hb<90 г/л) 2.629 Δ (1.140–6.062) ) 0.023* Число повреждений 1.598 Δ (0.990–2.578) ) 0.055 ▸ 0.648 Δ (0.552–0.744) ) 0.003* ▪ 1.5

Номограмма Номограмма (рис. 4 ) был разработан на основе five - независимые факторы воздействия, отобранные из регрессионного анализа. Каждому предсказателю был присвоен счёт. Общая оценка пациента была рассчитана путем суммирования баллов каждой переменной. Нарисовав вертикальную линию, соответствующую общему счёту на оси х ниже, можно получить вероятность того, что пациент испытывает неблагоприятные последствия, определенные в тексте. Фиг. 4 Номограмма для прогнозирования индивидуальных прогнозов на основе данных 154 Пациенты MM прошли операцию. Анемия определяется как Hb < 90 g/L В калибровочной кривой номограммы ось x представляет собой прогнозируемую вероятность неблагоприятных результатов с помощью номограммы, в то время как ось y представляет собой фактическую вероятность отрицательных результатов. Идеальная кривая для идеальной модели прогнозирования соответствует 45° диагональная линия. Видимая кривая представляет собой фактическую информацию всей группы (N = 154), в то время как кривая с корректировкой на отклонения получается с помощью штамповки (B = 1000 Повторение) для исправления любых отклонений. Идеальные и видимые линии были очень близки к калибровочной кривой (рис. 5 A) со средней абсолютной погрешностью 0.02, и средняя квадратная ошибка была 0.00045, что свидетельствует о высокой последовательности модели. С-индекс номограммы был 0.812 который гласит: > 0.7 (В тыс.95% CI: 0.739–0.885Фиг. 5 В) с прогнозируемой чувствительностью 0.857 (В тыс.95% CI: 0.759–0.955) и прогнозируемая специфичность 0.657 (В тыс.95% CI: 0.566–0.748), демонстрируя хорошую дискриминацию. В ОСБ ось y представляет собой стандартизованную чистую выгоду, при этом первая ось х указывает пороговый уровень высокого риска, а вторая ось х указывает коэффициент затрат: выгоды. "Серая горизонтальная линия" представляет собой "Инноне", что свидетельствует об отсутствии вмешательства с чистой выгодой: 0 для всех пациентов, в то время как наклонная линия представляла собой formula_, что свидетельствует о вмешательстве для всех образцов, а кривая чистых выгод с отрицательным уклоном. В пределах порогового диапазона 10–69%, модельная кривая была расположена над как линиями ОВноне, так и линиями валась, что указывает на чистую выгоду > 0, что означает эффективное клиническое руководство в этом диапазоне (рис. 5 С). Фиг. 5 A) калибровочная кривая модели номограммы. (B) Кривая эксплуатационных характеристик приемчика для оценки прогнозируемой точности модели номограммы. AUC, площадь под кривой. (C) Анализ кривой принятия решения модели номограммы Дискуссия SRE относится к ряду клинических осложнений, вызванных остеолитическим разрушением, вызванным миэломой, включая патологические переломы, сдавливание спинного мозга и нервного нерва, остеопороз, гиперкалкемию и боль в костях, с частотностью случаев > 80% [ 5 ]. Эти осложнения значительно ухудшают качество жизни пациентов. Гематологические дефекты [ 20 ], низкое качество костей и иммуноусилительное воздействие химиотерапии в совокупности повышают риск хирургических осложнений у пациентов [ 8 , 23 ], тем самым ограничивая применение хирургии. В последние годы достижения в области химиотерапии и лечения привели к улучшению состояния пациентов. Непрерывное совершенствование хирургических методов и инструментов позволило улучшить контроль за хирургическими травмами и осложнениями. Эти факторы повышают осуществимость хирургических операций в области РВЗ. Большинство пациентов, проходящих хирургическую операцию, испытывают патологические переломы позвоночника или конечностей или сжатие спинного мозга, что является причиной 77.3% пациентов в этом исследовании. В случае нестабильных повреждений конечностей хирургия значительно превосходит радиотерапию или химиотерапию в плане облегчения боли, восстановления устойчивости кости и улучшения функции конечностей. [ 24 ]. Однако сохраняются разногласия в отношении лечения позвоночных повреждений с помощью радиационной терапии или хирургической операции. Международная рабочая группа &lt; &lt; Миэлома &gt; &gt; рекомендует использовать ПКП у пациентов с позвоночными переломами, сопровождаемыми рефракторной болью. Пациенты, проходящие в ходе этого исследования операцию на открытом позвоночнике, ранее проходили нехирургическое лечение под руководством гематологов, включая традиционную радиационную терапию с внешним лучом, но не достигли желаемого эффекта. Кроме того, пациенты с классом ЭКУ ≥ 2 Риск необратимого повреждения спинного мозга и нервов, поскольку спинной мозг плотно окружен опухолями при применении высокодозированной стереотактической радиационной терапии. Хотя иммунная недостаточность, связанная с MM, может увеличить риск осложнений [ 25 ], и более длительный период послеоперационного восстановления может привести к задержкам в последующем лечении. По результатам многодисциплинарной оценки, проведенной в нашем учреждении, хирургия считается необходимой в этих обстоятельствах. Удивительно, что пациенты получили превосходство после этих операций на курортах. Результаты СОСТС, КПС и ЭСГ-ПС значительно улучшились послеоперационно по сравнению с оценками дооперационного периода. Хирургия быстро и эффективно смягчает боль пациента, улучшает его физическое состояние и повышает качество его жизни [ 7 , 26 ]. Twenty-one (больные)13.6%) опытный класс 2 или более серьезные хирургические осложнения. До настоящего времени не было достигнуто консенсуса в отношении случаев хирургических осложнений у пациентов с ОМ, и различные исследования показали, что показатели осложнений существенно различаются: 3.9 в адрес 35% [ 6 , 8 , 27 ]. MM может вызывать гипогаммаглобулинемию, дисфункцию клеток Т и гранулоцитопенцию, что ведет к повышению риска послеоперационной инфекции. [ 25 ]. Наиболее распространенным послеоперационным осложнением в этой группе пациентов является легочная инфекция в соответствии с результатами предыдущих исследований. [ 27 , 28 ]. Однако удивительно, что немногие пациенты испытывали такие осложнения, связанные с надрезом, как инфекция или неисцеление. Немногие случаи обрезания, которые требовали лечения, касались всех пациентов, которые преждевременно перешли на следующую стадию послеоперационного лечения. План лечения и сроки хирургической операции для этой группы пациентов были совместно определены многопрофильной группой; в большинстве случаев у пациентов было достаточно времени для восстановления, прежде чем перейти к следующему этапу лечения. Многодисциплинарное совместное управление и комплексное планирование лечения имеют решающее значение для уменьшения осложнений. Во время лечения мы обнаружили, что VEGF, CD3 и CD34 на краю разреза пациентов MM были высокими, что указывает на наличие богатых капилляров и хорошего запаса крови, который может быть one причины, по которым надрезы у пациентов ММ зажили гладко. Fifteen в случаях9.7%) пациентов, страдающих от ухудшения симптомов или послеоперационного рецидива на местном уровне, что свидетельствует о высокой частоте повторения ПД послеоперационного периода [ 6 , 8 ]. Ранняя послеоперационная радиотерапия или химиотерапия могут ограничить прогрессию заболеваний и снизить коэффициент рецидива послеоперационной терапии [ 29 , 30 ]. Несмотря на то, что большинство пациентов получают стандартную послеоперационную терапию, пациенты, проходящие хирургическую операцию, как правило, находятся на поздней стадии заболевания и часто страдают от отказа органов на конечной стадии [ 31 ], , one- Год послеоперационной смертности пациентов 17.5%, и медианное время послеоперационного выживания было 41 месяцев. Исследование, основанное на базе данных СЭЭУ, показывает, что среднее время выживаемости пациентов, проходящих хирургическую операцию для MM, составляет 58 месяцев [ 32 ]. С учетом предыдущих сообщений one- Год послеоперационной смертности: 9.1–27.4% [ 33 – 35 ], и средний период выживаемости в диапазоне от 19 в адрес 79 месяцев [ 33 , 36 ], очевидно, что послеоперационные периоды выживания у пациентов сильно различаются. Хотя обновление лекарств миэломы и методов лечения может продлить выживание пациента, существенные различия в прогнозах не могут быть объяснены исключительно. Это различие может объясняться другими характеристиками, связанными с прогнозом.Несмотря на описание многочисленных генетических или гематологических прогностических маркеров, послеоперационный анализ, ориентированный на пациентов с MM, по-прежнему отсутствует, а факторы, связанные с хирургическими операциями, объясняющие неоднородность послеоперационного прогноза пациентов с MM, еще предстоит выяснить. Хирургическая обработка СЭР по-прежнему не содержит справочных клинических данных. Система DS может отражать нагрузку на опухоль; однако большинство пациентов с MM, нуждающихся в хирургической операции, находятся на стадии DS-III, которая плохо дискриминирует пациентов. Установка МКС имеет исходное значение для результатов выживаемости пациента [ 37 – 39 ], широко используется в настоящее время в качестве перспективной системы оценки. R-ISS добавляет лактат дегидрогеназы и генетические показатели к МКС, но редко применяется в клинической практике [ 10 ]. Результаты этого исследования подтверждают прогнозируемую стоимость установки МКС для прогнозирования пациентов. Вместе с тем создание МКС только учитывает two показатели, альбумин и β2- Микроглобулин, который ограничивает его прогнозную способность. Пациенты с той же стадией МКС часто имеют различные прогнозы, которые можно объяснить другими характеристиками пациента. В предыдущих исследованиях предлагались потенциальные прогнозные факторы для вновь диагностированных пациентов, страдающих от MM, или пациентов, проходящих курс химиотерапии или аутологической трансплантации стволовых клеток. В этом исследовании были всесторонне рассмотрены эти факторы и они были включены в систему прогнозирования с помощью системы МКС и других важных связанных с хирургией характеристик, с тем чтобы расширить возможности прогнозирования модели. С помощью регрессионного анализа, возраста, продолжительности ММ, стадии МКС, предварительной оценки КПС и уровня Hb < 90 g/L были определены в качестве независимых факторов воздействия и включены в модель номограммы. Исходя из наших данных о пациентах, AUC МКС был 0.648, в то время как модель номограммы была 0.812. Как правило, более крупная АУК указывает на более высокую модельную дискриминацию с АУК > 0.7 :: обеспечение высокой прогнозируемой эффективности; [ 40 ]Модель работала хорошо в области калибровки, дискриминации, клинической полезности и прогнозирования, обеспечивая хорошую прогнозную ценность. В недавно диагностированных пациентах MM, возраст, продолжительность болезни и β2- MG часто используется в качестве индикатора для прогнозирования выживания пациента [ 41 ]. Эти показатели также применяются в случае внематочной инфильтрации миеломы [ 40 ] и в нашей группе терпеливых. Это говорит о том, что пациенты, проходящие операцию по болезням миеломы костей, по - прежнему следуют прогнозируемым образцам общих пациентов MM. Кроме того, в ходе этого исследования было установлено, что уровни гемоглобина и оценки ЭКОГ связаны с прогнозами пациентов. Эти перспективные факторы упоминались лишь в ограниченном числе статей, таких, как перспективные типовые исследования с участием большого числа дел [ 42 ] или пациентов с внематочным заболеванием [ 14 ]. Различия в факторах воздействия можно объяснить различиями в характеристиках пациентов или небольшими масштабами случаев в большинстве современных публикаций. По мере увеличения размера выборки прогнозные коэффициенты могут обновляться. Результаты этого исследования показали, что возраст является независимым фактором риска, влияющим на послеоперационный прогноз, в соответствии с выводами Lee et al. [ 43 ]. Это явление наблюдается не только у пациентов с MM, но и у пациентов с костными метастазами легких аденокарцинома [ 44 ] и неметатические высокосортные конечности [ 45 ]. Кроме того, минимальный возраст 64 были определены годы, что аналогично выводам Lakshman et al., которые определили возраст, превышающий 65 годы представляют собой фактор риска для слабого прогноза у пациентов с MM (t)11;14) на основе исследования 372 случаи [ 46 ]. Пожилые пациенты часто имеют множественные связи, медленнее послеоперационное восстановление и более высокий риск периоперационной активности [ 27 ]. Кроме того, из-за прогнозируемой более низкой продолжительности жизни и более высокого риска, связанного с лечением, планы лечения пожилых пациентов зачастую носят консервативный характер. И наоборот, молодые пациенты могут терпеть побочные эффекты химиотерапии и пользоваться терапией, что ведет к повышению показателей выживаемости благодаря активной послеоперационной адъютантной терапии. По мере развития болезни нагрузка опухоли постепенно возрастает, и ее продолжительность становится независимым фактором риска для неблагоприятных прогнозов у пациентов с MM, особенно для пациентов с более продолжительным сроком заболевания. 35 месяцев, которые более подвержены неблагоприятным последствиям после операции. Анемия - это типичное проявление у пациентов MM. 70% - представление диагноза и 97% развитие во время развития болезни [ 47 ]. Анемия, связанная с MM, вызвана различными механизмами, включая вызванный цитокином апоптоз красных кровеносных клеток, скрытых миеломными клетками, разрушение эритроблатических островов, ведущее к сокращению производства красных клеток крови, недостаточное производство эритропоэтина из-за почечной недостаточности, слабая реакция на эритропоэтин из-за замены мозга плазменными клетками и недостаточное использование хранимого железа [ 48 – 50 ]. Таким образом, анемия является следствием пролиферативных и активных миэломных клеток, что в определенной степени отражает прогресс миеломы и повреждения почек [ 51 ], и считается важным показателем конечных ошибок организации у пациентов с MM [ 52 ]. С учетом широкого распространения анемии среди пациентов с ОМ в этом исследовании использовался Hb < 90 г/л (умеренная/тяжелая анемия) для оценки прогнозов в отношении пациентов [ 53 ], в целях усиления дискриминации. В предварительном порядке, 60 (больные)39%) имеют уровни Hb < 90 г/л. Многофакторный регрессионный анализ, предлагаемые уровни Hb < 90 g/L как независимый фактор, влияющий на прогнозы пациентов. Анемия в значительной степени связана с усилением периоперативных неблагоприятных явлений не только в MM, но и в других заболеваниях [ 54 ]Возможно, из-за ишемии тканей и гипоксии. Это подчеркивает необходимость заблаговременного выявления причин анемии и ее устранения [ 51 ]. Результаты регрессионного анализа показали, что предварительные оценки КПС и ЭСГ-PS являются факторами, влияющими на прогнозы пациентов. Очевидно, что послеоперационная запись лучше отражает прогнозы пациента. [ 55 ]. Однако с учетом того, что цель настоящего исследования состояла в том, чтобы дать ссылки на предварительные решения, значения КПС и ЭСГ-ПС включали предоперативные записи, что неизбежно привело к снижению точности прогнозов по этим параметрам. Тем не менее КПС добилась значимых статистических результатов. Чем ниже КПС и чем выше оценка ЭКОГ-ПС, тем хуже прогноз пациентов. [ 27 , 55 ]. В настоящее время, как оказалось, ЭКОГ связана с повышенным риском инфицирования пациентов с MM и была включена в модели прогнозирования риска заражения для пациентов с MM, такие, как модели PER и GEM-PETEMA [ 56 ]. Когда предоперационная оценка КПС ≤ 40 (что указывает на то, что пациенты не в состоянии вести повседневную жизнь или что хуже, зачастую из-за повреждений позвоночника или коморбидов, таких, как инфаркт головного мозга или травма спинного мозга), прогнозы являются неудовлетворительными. Мультицентральное исследование, основанное на данных паллиативного ухода за пациентами ОМ, выявило оптимальный пороговый уровень КПС для прогнозирования смертности пациентов. 30 [ 19 ], что близко к результатам этого исследования. Использование номограммы для всеобъемлющей оценки того, перевешивают ли преимущества хирургической операции риски, является необходимым условием хирургического вмешательства. Как инструмент поддержки клинического решения, номограмма может четко иллюстрировать вес конкретных прогнозируемых факторов, влияющих на послеоперационный прогноз миеломы. Она обеспечивает научную и интуитивную оценку хирургических рисков, определяет подгруппы пациентов, которые нуждаются в внимании, и помогает в разработке планов лечения в целях сокращения неблагоприятных явлений. Особое внимание следует уделять престарелым пациентам, лицам, страдающим длительными заболеваниями, или пациентам с плохим функциональным статусом, и необходимо провести всеобъемлющую оценку их физического состояния. Кроме того, из - за агрессивности болезни решающее значение имеют предварительные функциональные оценки сердца, печени и почек. Хирургическое вмешательство пациентов с длительными периодами сжатия спинного мозга приводит к ограниченному улучшению симптомов [ 7 ]; поэтому планы лечения таких пациентов должны разрабатываться с осторожностью. Количество повреждений является потенциальным прогнозируемым фактором для пациентов с MM. По сравнению с пациентами с одним поражением two Повреждения, как правило, имеют более низкие результаты после хирургической операции. Наличие множественных повреждений предполагает увеличение нагрузки на опухоль, приближение болезни к продвинутой стадии и, следовательно, худший ожидаемый результат выживания [ 7 , 25 , 26 ]. Однако в связи с местом поражения не было обнаружено каких-либо вероятностей. Включено one Если MM является нетвердой опухолью, то это может снизить прогнозируемую точность обычных показателей, обычно используемых для твердых опухолей, таких, как диаметр опухоли и удаленные метастатические точки. С другой стороны, хирургические осложнения, вызванные повреждениями мягких тканей, являются редкими, поскольку они не связаны с ремонтом или реконструкцией костей. Однако, когда повреждения присутствуют в мягких тканях, они часто указывают на то, что клетки опухоли вырвались из организма и приобрели способность выживать за пределами микроокружающей среды костного мозга, что ведет к сокращению выживаемости. [ 57 ]. Поскольку это исследование включает в себя выживание, осложнения, обострение и повторение, определяя всех как плохое прогнозирование, и одновременно совершенствуя всеобъемлющий анализ неблагоприятных последствий, оно может компенсировать различия в прогнозах пациентов, вызываемых различными точками поражения. Всего 67 (больные)43.5%) получали химиотерапию перед операцией; и 101 (больные)65.6%) получил химиотерапию после операции. Некоторые ученые утверждают, что дооперационная химиотерапия может поставить под угрозу иммунную функцию пациента, что приведет к повышению риска осложнений при двойном воздействии хирургии и химиотерапии. [ 8 , 58 ]. Кроме того, индивидуальные исследования [ 28 ] , заметили, что немедленная послеоперационная химиотерапия или радиотерапия могут повысить риск отказа имплантатов. Однако другие ученые считают, что химиотерапия или радиотерапия могут уничтожить остающиеся опухоли после операции и улучшить общее выживание пациента. [ 34 , 57 ]. Как дооперационная, так и послеоперационная химиотерапия не выявила различий в прогнозе пациента. Включено one На прогнозы пациентов могут влиять различные комбинации химиотерапии, хирургии и радиотерапии. С другой стороны, время химиотерапии, независимо от того, проводится ли химиотерапия one неделя или one Месяц спустя после операции могут привести к совершенно различным результатам. Поскольку в нашем учреждении отсутствует радиотерапевтическое оборудование, последующее радиотерапия для пациентов была проведена в других учреждениях, в результате чего отсутствовала радиотерапия; таким образом, данные радиотерапии не были включены. В этом исследовании по-прежнему имеются некоторые недостатки. Во-первых, некоторые пациенты уже пережили клиническую ремиссию без каких-либо различий с другими пациентами, что, возможно, привело к увеличению продолжительности зарегистрированных заболеваний по сравнению с фактической продолжительностью болезни. Во-вторых, разработка планов хирургических операций для пациентов и определенных критериев оценки носит субъективный характер и неизбежно создает спутанные факторы. Кроме того, это исследование, ограниченное его ретроспективным планом, сопряжено с имманентными потенциальными отклонениями. В-третьих, в этом исследовании не были оговорены веса различных негативных прогнозируемых результатов, не были проанализированы характеристики пациентов с множественными параллельными неблагоприятными прогнозными результатами и было включено ограниченное число факторов, что не в полной мере отражало некоторые существенные факторы воздействия. В-четвертых, из-за небольшого размера выборки и потери данных по некоторым пациентам внешний анализ и анализ подгрупп с высокой степенью уверенности не проводились. И наконец, показатели заболеваемости ММ, прогрессии заболеваний и реакции на лечение существенно различаются между различными расовыми группами. [ 59 ]. Однако это связано с более сложными многоцентральными исследованиями и более крупными размерами выборки; таким образом, в настоящем исследовании не анализируются расовые факторы, что ограничивает экстраполяцию этой модели. Изучение связи между расой, социальными факторами, другими оценками сыворотки, индикаторами, связанными с хирургическими операциями, генетическими фенотипами и прогнозами пациентов имеет решающее значение для будущих исследований. Использование существующих примеров для построения моделей на основе более глубоких компьютерных алгоритмов имеет важные последствия [ 60 ]. Кроме того, следует уделить внимание изучению механизмов, лежащих в основе факторов, влияющих на ситуацию. Эта модель представляет собой первую номограмму, разработанную специально для оценки хирургического прогноза у пациентов с ОМ с использованием новых критериев оценки эффективности с хорошей проверкой эффективности. Она может помочь хирургам в оценке хирургических рисков, в оказании помощи в принятии клинических решений и послеоперационном управлении. Выражение признательности не относится.Множество миеломных скелетных событий, связанных с международной системой выдерживания перкутановой Kyphopaly Durie-Salmon Visual Analogue Status Carnofsky Status Eastern Cooperative Oncology Group — статус приемщика операционной характеристики Район под ROC Curve Churvey Analysis Magnetic Resonance Image Empacting JPL, XCY и XJS внес вклад в разработку и разработку исследования. Участие в сборе данных внесли ZYX и MS. JPL и XCY внесли свой вклад в анализ данных и написали первый проект рукописи. С помощью JPL и ML были разработаны цифры и таблицы. XRD, XCY и YW критически пересмотрели рукопись. Все авторы зачитали и одобрили представленный вариант. Финансирование не применимо. В ходе нынешнего исследования не было подготовлено или проанализировано никаких наборов данных. Все применяемые процедуры соответствовали этическим нормам ответственного комитета по экспериментированию человека (институционального и национального) и Хельсинкской декларации 1964 и более поздние версии. Проведенное исследование содержит ретроспективный анализ медицинских записей нашей больничной базы данных. Комитет по вопросам этики гуманитарных исследований в больнице &lt; &lt; Пекин Чаоян &gt; &gt; классифицирует это как ретроспективную проверку. Комитет по этике гуманитарных исследований в больнице &lt; &lt; Пекин Чаоян &gt; &gt; подтвердил, что необходимость в согласии на участие была сочтена излишней в соответствии с национальными правилами и утверждена для получения доступа к данным о пациентах, используемым в этом исследовании (утвержденный номер: 2018-ke-259). Согласие на опубликование не применяется. Авторы заявляют о том, что у них нет конкурирующих интересов. Note Springer Nature остается нейтральной в том, что касается юрисдикционных притязаний на опубликованные карты и институциональные связи. Справочные материалы

1. Kowan AJ, Green DJ, Kwok M, Lee S, Coffey DG, Holmberg LA, Tuason S, Gopal AK, Libby EN. Диагноз и управление множественной миеломой: обзор. Джема. 2022;327::464–77..дои: 10.1001Джама.2022.0003.

2. Пульт D, Jansen L, Brenner H. Изменения в долгосрочном выживании после диагностирования с обычными гематологическими недугами в раннем возрасте 21st Столетие. Рак крови Джей. 2020;10::56..дои: 10.1038/s41408-020-0323-4.

3. Mayese EM, Evans Ka, Chu B-C, Irwin De. Временные тенденции в области выживания и здравоохранения стоят у пациентов с множественной миеломой в Соединенных Штатах. Выгоды от лекарств для здоровья. 2018;11::39–46.

4. Фонд &lt; &lt; Консенсус &gt; &gt; в отношении хирургического лечения болезнетворных микроорганизмов. Ортоп-Сёрг. 2016;8::263–9..дои: 10.1111/У.12267.

5. Terpos E, Zamagni E, Lentzsch S, Drake MT, Garia-Sanz R, Abildgaard N, Ntanasis-Stathopolos I, Schesvold F, Rubia Jdl, Kyriakou C и др. Лечение нескольких заболеваний костей, связанных с миеломой: рекомендации Рабочей группы по костям Международной рабочей группы по миеломе. Лансет Онкол. 2021;22:e119—30..дои: 10.1016/S1470-2045(В тыс.20)30559-3.

6. Милавек Х, Равикумар Н, Син НЛ, Соэкохо СИ, Чнг ВДж, Кумар Н. Хирургическое управление миеломой с симптоматическим участием позвоночника. Инт-Джей Спайн Сёрг. 2020;14::785–94..дои: 10.14444/7112.

7. Зиглстра Х, Кроуфорд АМ, Стриано БМ, Пьерик Р-Дж, Тоберт ГД, Уолтербек Н, Делави Д, Терпстра ВЕ, Кемпен ДД, Верлаан Дж-Дж, Шваб Дж.Х. Неврологические результаты и потребность в повторном лечении у нескольких пациентов миэломы с высокосортным спинным мозгом Компрессия: радиотерапия против хирургии. Глобальный спячок J 2023::21925682231188816.

8. Гузик Джи. Онкологические и функциональные результаты хирургического лечения позвоночных метастаз у пациентов с множественной миеломой. BMC Surg. 2017;17::92..дои: 10.1186/s12893-017-0288-9.

9. Sun T, Wang S, Sun H, Wen J, An G, Li J. Повышение уровня жизни в множестве миеломы при сокращении расового разрыва и увеличении разрыва в социально-экономическом положении three десятилетиями. Лейк Лимфома. 2018;59::49–58..дои: 10.1080/10428194.2017.1335398.

10. Ханбали А, Хассанеин М, Рашид В., Алюрф М., Альшариф Ф. Эволюция прогнозируемых факторов в множестве миеломы. Преподаватель Гематол. 2017;2017::4812637..дои: 10.1155/2017/4812637.

11. Уцшнейдер С, Шмидт Х, Вебер П, Шмидт ГП, Янссон V, Дюрр HR. Хирургическая терапия скелетных осложнений в множестве миеломы. Ортоп. 2011;35::1209–13..дои: 10.1007/s00264-010-1127-0.

12. Цзя С, Би Л, Чу И, Лю Х, Фенг Дж, Сюй Л, Чжан Т, Гу Х, Янг Л, Бай К и др. Разработка и проверка Novel Pronostic Model для общего выживания в недавно диагностированной миеломе, интегрирующей Тумор Бёрден и Коморбидиенты. Фронт Онкола. 2022;12::805702..дои: 10.3389/Фонк.2022.805702.

13. Aminisadeh S, Heidari A, Dehghan M, Tumaj S, Rezaei M, Jafri Navimipour N, Stroppa F, Unal M. Возможности и проблемы искусственного интеллекта и распределенных систем для повышения качества медицинского обслуживания. Артиф Интелл Мед. 2024;149::102779..дои: 10.1016- Взято.2024.102779.

14. Сюй Дж, Ван Р, Хан Кью, Зу И, Сун Дж, Чэнь Б, Дон Х. Интеграция клинических особенностей и социально-демографических факторов: упрощенная прогнозная модель для пациентов с множественной миеломой на основе ретроспективного анализа с двойным центром. Это J рак Рез. 2023;13::1038–48.

15. Rajkumar SV, Dimopolos MA, Palumbo A, Blade J, Merlini G, Mateos M-V, Cumar S, Hillengas J, Castritis E, Richardson P, et al. Международная рабочая группа по миеломе обновила критерии диагностики множественной миеломы. Лансет Онкол. 2014;15:e538—548..дои: 10.1016/S1470-2045(В тыс.14)70442-5.

16. Дюри БиДжи, Salmon SE. Клиническая система для нескольких миелом. Корреляция измеренной массы клеток миэломы с клиническими характеристиками, реакцией на лечение и выживанием. Рак. 1975;36::842–54..дои: 10.1002/1097-0142(В тыс.197509)36::3<842::AID-CNCR2820360303>3.0.О;2-U.

17. Greipp PR, Migel JS, Durie BGM, Crowley JJ, Barlogie B, Blade J, Boccadodo M, Child JA, Avet-Loisau H, Harussau J-L, et al. Международная система для нескольких миелом. J Clin Oncology: Официальный J Am Soc Clin Oncol. 2005;23::3412–20..дои: 10.1200/ JCO.2005.04.242.

18. Ужас Икс, Аттал Н. Andrade DCd: Визуальная аналоговая шкала на основе Emoji по сравнению с цифровой шкалой рейтинга для оценки боли. Джема. 2022;328::1980..дои: 10.1001Джама.2022.16940.

19. Blum M, Zeng L, Gelfman LP. Прогнозирующие результаты работы Карнофского с точки зрения прогнозирования внутрибольничной смертности среди невыбранных пациентов, которые получают консультации по паллиативному уходу. Паллиат Мед. 2024;38::279–80..дои: 10.1177/02692163231220824.

20. Мишель А-М, окружной прокурор Розиэль. Статус восточной кооперативной онкологической группы #434. Джей Паллиат Мед. 2022;25::508–10..дои: 10.1089/Джипм.2021.0599.

21. Диндо Д, Демартины Н, Клавиен П-А. Классификация хирургических осложнений: новое предложение с оценкой 6336 - пациенты и результаты обследования. Энн Сург. 2004;240::205–13..дои: 10.1097/01- Сла.0000133083.54934..э.

22. RD, Ensor J, Snell KIE, Harrell FE, Martin GP, Reitsma JB, Mouns KGM, Collins G. Smeden Mv: расчет размера пробы, требуемой для разработки модели клинического прогнозирования. BMJ (Clinic res ed) 2020;368: м441. doi: 10.1136/bmj.m441.

23. Ranson WA, White SJW, Chung ZB, Migil C, Ye, Kim JS, Cho SK. Последствия хронической предоперационной терапии стероидов для периоперативных осложнений после факультативной поясничной мутации. Global Spine J. 2018;8::834–41..дои: 10.1177/2192568218775960.

24. Zarghooni K, Hopf S, Eysel P. [Урегулирование сложных осложнений в миеломе] Der Internist. 2019;60::42–8..дои: 10.1007/s00108-018-0530-2.

25. Фотиу Д, Димопулос М., Кастритис Е. Подход к современной оценке рисков, предотвращению тромботических осложнений в множестве миеломы и борьбе с ними. Раки 2022, 14.

26. Доннарумма П, Тарантино Р, Рулло М, Грисаро А, Петруччи МТ, Санторо А, Делфини Р. Хирургия за участие позвоночных в множестве миеломы. J Neurosurg Sci. 2018;62::10–5..дои: 10.23736/S0390-5616.16.03470-6.

27. "Zijlstra H", "Pierik RJ", "Crowford AM", "Tobert DG", "Wolterbeek N", "Oosterhoff JHF", "Delavi D", "Terpstra WE", "Kempen DDH", "Verlaan JJ", "Schwab JH". Анализ осложнений и изменений после операции на позвоночнике 270 Множество пациентов миэломы с спинным мозгом. Юр Спин Джей. 2023;32::4335–54..дои: 10.1007/s00586-023-07903-1.

28. Топкар Ом, Эрол Б. Клинические результаты и осложнения хирургического вмешательства при множественных повреждениях миэломы в конечностях и таза: ретроспективное клиническое исследование. Акта ортоп Травматол Турк. 2021;55::159–65..дои: 10.5152- Дж. Отт.2021.20130.

29. Divi V, Chen MM, Hara W, Shah D, Narvasa K, Smith AS, Kelley J, Rosenal EL, Porter J. Сокращение времени от хирургической операции до радиационной терапии: проект по повышению качества работы учреждений. Отоларингология-главная хирургия шеи: Официальный J Am Acad Otolaryngology-Head Neck Surg. 2018;159::158–65..дои: 10.1177/0194599818768254.

30. Крандалл Д, Слотер Д, Хэнкинс Пи-Джей, Мур К, Джерман Дж. Острые и хронические переломы позвоночника, обработанные кифоплазой: первые результаты. Spine Journal: Official J North Am Spine Soc. 2004;4::418–24..дои: 10.1016/Дж.spine.2004.01.003.

31. Ёзтюрк Р, Амер К, Генчоглу АТ, Ёзтюрк ФГ, Касали К, Айтекин МН. Хирургический признак в миеломе - плохое предчувствие? Анализ базы данных SEERR. Клинская переводческая онкология: Федерация официальных публикаций &quot; Span Oncol Soc Natl Rank Inst Mexico &quot; 2023.

32. Ёзтюрк Р, Амер К, Генчоглу АТ, Ёзтюрк ФГ, Касали К, Айтекин МН. Хирургический признак в миеломе - плохое предчувствие? Анализ базы данных SEERR. Клин Трансль Онкол. 2024;26::524–31..дои: 10.1007/s12094-023-03273-8.

33. Задник ПЛ, Гудвин ЧР, Карами КДж, Мехта Ай, Амин АГ, Гроувз МЛ, Волински Дж-П, Усам ЦГ, Бидон А, Гокаслан ZL, Сюбба ДМ. Результаты хирургического вмешательства в случае надвигающейся и серьезной нестабильности, вызванной множественным миэломой в позвоночнике. Нейросергская шпилька. 2015;22::301–9..дои: 10.3171/2014.9SPINE14554.

34. Amelot A, Moles A, Christini J, Salaud C, Touzau C, Hamel O, Bord E, Buffenoir K. Предсказатели выживания у пациентов с хирургическим позвоночником множественные метастазы миэломы. Сёрг Онкол. 2016;25::178–83..дои: 10.1016/Дж. suronc.2016.05.012.

35. Цян Дж, Цзинь Дж, Тян Д, Ян Х. Частичная резекция опухоли в сочетании с химиотерапией для нескольких случаев сжатия спинного мозга миэломы. Энн Сёрг Онкол. 2014;21::3661–7..дои: 10.1245/s10434-014-3754-y.

36. Chang SA, Lee SS, Ueng SW, Yuan LJ, Shih CH. Хирургическое лечение патологического длинного перелома костей у пациентов с множественной миеломой: ретроспективный анализ 22 Дела. Чан Гунг Мед Джей. 2001;24::300–6.

37. Kook G, Royle K-L, Pawlyn C, Hokaday A, Shah V, Kaiser MF, Brown SR, Gregory WM, Child JA, Davies FE и др. Модель клинического прогнозирования результатов и терапии для пациентов, имеющих право на трансплантацию, с миэломой (UK Myeloma Research Alliance Risk Profile Profile): исследование по разработке и проверке. Лансет Хэматол. 2019;6:e154—66..дои: 10.1016/S2352-3026(В тыс.18)30220-5.

38. Hou Z-L, Kang Y, Jang G-Z, Wang Z, Wang F, Yu Y-X, Chen W-M, Shi H-Z. Ќомограмма, основанная на плеуральной эффузии, для прогнозирования результатов у неотобранных пациентов с множественной миеломой: большой опыт в одном центре. Энн Гематол. 2021;100::1789–801..дои: 10.1007/s00277-021-04484-1.

39. Чэнь Х, Чэнь Дж, Чжан В, Сун Р, Лю Т, Чжэн И, У Ю. Прогнозирующее значение диаметрически поляризованных макрофаг, связанных с опухолью, в множестве миеломы. Онко Целенаправление. 2017;8::112685–96..дои: 10.18632/Онко Целенаправление.22340.

40. Чжан Л, Чэнь С, Ван В, Ван И, Лян И. Предсказательная модель для пациентов с первичной экстрамуллярной множественной миеломой. Передняя клетка Дев Биол. 2022;10::1021587..дои: 10.3389- Клетка.2022.1021587.

41. Чжан И, Чэнь ХЛ, Чэнь ВМ, Чжоу ХБ. Прогнозирующая номограмма общего выживания пациентов с новой диагностированной множественной миеломой. Биомеханические реалы int 2019, 2019::5652935.

42. Terebelo HR, Abonour R, Haprangetto CJ, Tomey K, Durie BGM, Hardin JW, Jagannath S, Wagner L, Narang M, Flick ED и др. Разработка перспективной модели общего выживания в миеломе с использованием регистра пациентов MM. Бр Джей Хэматол. 2019;187::602–14..дои: 10.1111- Бшш.16139.

43. Ли Б-Х, Пак Y, Ким Дж., Кан К-В, Ли СДж, Ким СДж, Ким БС. PD-L1 - выражение в костных клетках плазмы в качестве биомаркера для предсказания множественных миеломных прогнозов: разработка на основе номограммы прогнозной модели. Sci Rep. 2020;10::12641..дои: 10.1038/s41598-020-69616-5.

44. Чжао Х, Ли В, Ли Икс, Дин З, Чжао С. Выживающая выгода операции по пересечению аденокарциномы легких с костными метастазами и послеоперационными прогнозами создания и подтверждения номограммы. Джей Торак Дис. 2022;14::4877–93..дои: 10.21037/jtd-22-1514.

45. Kim MS, Lee SY, Lee TR, Cho WH, Song WS, Koh JS, Lee JA, Joo JY, Joon DG. Прогнозирующая номограмма для прогнозирования 5-year Вероятность развития метастаза после нео-адьевантной химиотерапии и окончательной хирургии для этапа II AJCC steosarcoma. Энн Онкол. 2009;20::955–60..дои: 10.1093/ annonc/mdn723.

46. Lakshman A, Alhaj Mustafa M, Rajkumar SV, Dispenzieri A, Gerz MA, Buadi FK, Lacy MQ, Dingli D, Fonder AL, Hayman SR и др. Естественная история t(11;14Множественная миелома. Лейкемии. 2018;32::131–8..дои: 10.1038- Леу.2017.204.

47. Кайл Рэ, Rajkumar SV. Множественная миелома. "Энгл Джей Мед". 2004;351::1860–73..дои: 10.1056/ NEJ Mia041875.

48. Bochnita A, Eymard N, Moyo TK, Kury MJ, Volpert V. Инфильтрация костного мозга несколькими миеломой вызывает анемию в результате обратимого нарушения эритрополиса. Джей Гематол. 2016;91::371–8..дои: 10.1002- Вау.24291.

49. Кашьяп Р, Сингх А, Кумар П. Распространение аутоиммунной гемолитической анемии в множестве миеломы: перспективное исследование. Asia-Pac J Clin Oncol. 2016;12:e319—322..дои: 10.1111/айко.12230.

50. Лю Л, Ю Зи, Чэн Х, Мао Х, Сюй В, Дэн С, Вэй X, Лв Дж, Дю К, Сюй Дж. и др. Множественная миелома препятствует эритрополизу и вызывает анемию из-за высокого уровня CCL3 в микроокружающей среде костного мозга. Sci Rep. 2020;10::20508..дои: 10.1038/s41598-020-77450-y.

51. Низвицкий Р, Бадрос АЗ. Осложнения многократной миэломы, часть 2:: снижение риска и борьба с венозным тромбоэмболизмом, остеонекрозом челюсти, почечными осложнениями и анемией. J Natl Compr Network: JNCCN. 2010;8(Дополнение) 1): С13-20..дои: 10.6004/ unccn.2010.0112.

52. Hillengass J, Usmani S, Rajkumar SV, Durie BGM, Mateos M-V, Lonial S, Joao C, Anderson KC, Garcia-Sanz R, Riva E и др. Международная рабочая группа &quot; миэлома &quot; пришла к единому мнению в отношении снимков, полученных при расстройствах моноклонных плазменных клеток. Лансет Онкол. 2019;20:e302—12..дои: 10.1016/S1470-2045(В тыс.19)30309-2.

53. Фэнг Кью, Хао Джей, Ли А, Тонг З. Номограммы смерти от Pneumocystis Jirovecii Pneumonia у ВИЧ-инфицированных и инфицированных ВИЧ пациентов. Интент Джен Мед. 2022;15::3055–67..дои: 10.2147/MIGM.S349786.

54. Шандер А. Предварительная анемия и ее лечение. Наука Трансфуса Афереса: Официальный член Всемирной ассоциации афересов: Официальный представитель Юр Сок Хэматерез. 2014;50::13–5..дои: 10.1016/Дж. transci.2013.12.006.

55. Парк Хи, Ким Й, Ан Чжон, Ха Ки, Ким Си, Чжон Чжон. Нестабильные патологичные переломы позвоночника в множестве миеломы: баллы совпадают с оценками Cohort Study между реконструктивной хирургией с адъютантной радиотерапией и только радиотерапией. J Korean Neurosurg Soc. 2022;65::287–96..дои: 10.3340- Щиты.2021.0199.

56. Lu X, Lu W, Zang L, Chen X, Yang L, Yao Q, Zhao J, He S, Way J, Tian W. Группа восточного кооператива по онкологии, β2- Микроглобулин, гемоглобин и лактат дегидрогеназы могут предсказывать ранний сорт ≥ 3 Инфекция у пациентов с недавно диагностированной множественной миеломой: исследование с использованием мультицентров в реальном мире. Передний микробиол. 2023;14::1114972..дои: 10.3389/ Фмикс.2023.1114972.

57. Шэнь Дж, Дю Х, Чжао Л, Лу Х, Сюй З. Сравнительный анализ результатов хирургического лечения множественных миеломных заболеваний позвоночника и длинных костей/мягких тканей. Онкол Летт. 2018;15::10017–25..дои: 10.3892Круто.2018.8559.

58. Квидет М, Заири Ф, Бойл Е, Фактор Т, Вейлард М-Х, Мачурон Ф, Лежун Дж-П, Ассакер Р. Оценка актуальности хирургических операций у пациентов с множественной миэломой, в которой проявляется симптоматическое участие позвоночника: ретроспективная тематическая серия. Всемирный нейросург. 2018;114:e356—65..дои: 10.1016- ƒж.нью.2018.02.184.

59. Joshi H, Lin S, Fei K, Renteria AS, Jacobs H, Mazumdar M, Jagannath S, Bickell NA. Множественная миелома, раса, страховка и лечение. Рак Эпидемиол. 2021;73::101974..дои: 10.1016/Дж. капип.2021.101974.

60. Amiri Z, Heidari A, Darbandi M, Yazdani Y, Jafri Navimipour N, Esmaeilpour M, Sheykhi F, Unal M. Применение методов машинного обучения в Интернете по вопросам поведения. Устойчивость. 2023;15::12406..дои: 10.3390/su151612406.В ходе текущего исследования не было подготовлено или проанализировано никаких наборов данных.
Читать найденный полный текст

Open Access This article is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License, which permits use, sharing, adaptation, distribution and reproduction in any medium or format, as long as you give appropriate credit to the original author(s) and the source, provide a link to the Creative Commons licence, and indicate if changes were made. The images or other third party material in this article are included in the article’s Creative Commons licence, unless indicated otherwise in a credit line to the material. If material is not included in the article’s Creative Commons licence and your intended use is not permitted by statutory regulation or exceeds the permitted use, you will need to obtain permission directly from the copyright holder. To view a copy of this licence, visit http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ . The Creative Commons Public Domain Dedication waiver ( http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/ ) applies to the data made available in this article, unless otherwise stated in a credit line to the data.

Background

Multiple myeloma (MM) is a malignant monoclonal plasma cell proliferative disorder and the second most common hematologic malignancy, accounting for 10% of cases [ 1 ]. In recent years, with the continuous improvement of treatment regimens, the survival period of patients with MM has been extended [ 2 , 3 ], and the 10-year survival rate has reached 30-40% [ 4 ]. 80% of patients with newly diagnosed MM have lytic bone lesions, which easily lead to Skeletal-Related Events (SRE) [ 5 ], greatly reducing the quality of life of patients. In recent years, with the advancement of surgical techniques and deepening of the concept of combination therapy, the role of surgery in relieving patient pain and improving patient quality of life has become increasingly prominent [ 6 , 7 ], and the number of MM patients treated with surgery is increasing [ 8 ]. Although the prognosis of patients with MM has improved with the continuous improvement of treatment systems, there is still a significant difference in prognosis among patients [ 9 ]. Predicting surgical outcomes based on patient characteristics and selecting more suitable treatment regimens are of great significance. Currently, the International Staging System (ISS) is widely used to predict the prognosis of patients with MM. However, ISS only considers the levels of albumin and β2-microglobulin, lacks surgery-related factors, and lacks accuracy in prediction. Patients with the same ISS stage may have significantly different postoperative outcomes. Many studies have supplemented and researched predictive factors beyond ISS; however, most of these study populations are newly diagnosed or undergoing stem cell transplantation, and the evaluated factors are mostly limited to genetic or hematologic markers [ 10 ].

Currently, there are no studies describing a predictive model for postoperative outcomes in patients with MM. Utzschneider et al. suggest that, considering the unique nature of MM, surgical evaluations for MM patients should comprehensively consider surgical risks, patient longevity, and quality of life to accurately assess the actual benefits of surgery for each individual patient [ 11 ]. The nomogram is a data-integrated visualization tool that quantifies predictive models into probability values, making it convenient for physicians to accurately and simply estimate individual risk [ 12 ], which has led to its growing popularity among physicians [ 13 ]. The primary aim of this study is to establish a nomogram based on patients’ preoperative data to identify which types of patients are prone to adverse prognoses (e.g., short survival time, symptom exacerbation, recurrence, or complications), thereby assisting physicians in formulating individualized treatment plans and reducing the likelihood of postoperative adverse events [ 14 ]. To the best of our knowledge, this is the first study to establish a nomogram predictive model for the postoperative prognosis of patients with MM.

Patients and methods

This retrospective analysis was conducted on the clinical data of patients with MM who underwent surgery for SRE between January 1, 2007, and December 31, 2019. The surgical plan and timing were jointly determined by experts in orthopedics, hematology, and radiation oncology. This study was approved by the Ethics Committee of Beijing Chaoyang Hospital and was classified as a retrospective audit, exempting the requirement for informed patient consent (Ethics Approval Number: 2018-ke-259).

Inclusion and exclusion criteria

The inclusion Criteria were as follows: (1) patients diagnosed with MM according to the criteria of the International Myeloma Working Group [ 15 ], confirmed by postoperative pathology as myeloma; (2) received surgical treatment; (3) in accordance with ethical requirements, patients aged > 18 years; and (4) expected lifespan ≥ 3 months to ensure sufficient time for surgical benefits. Exclusion Criteria were as follows: (1) active infection at the surgical site or impaired coagulation function (platelets < 80 × 10 9 /L), to reduce the risk of surgical complications; (2) patients with severe comorbidities, infections, or poor physical condition who were not suitable for surgery; and (3) patients with missing data, lost to follow-up, or died due to non-myeloma-related events. During the study period, 7 patients were lost to follow-up, 9 had incomplete electronic records, and 3 died due to non-myeloma-related events. These data were considered completely random losses and were excluded. Ultimately, 154 patients with complete data were included in the statistical analysis.

Data collection and variables

The demographic characteristics and potential prognostic factors of 154 patients were collected, including general patient information such as age and sex; disease progression details, including duration of MM, Durie-Salmon (DS) stage [ 16 ], International Staging System (ISS) stage [ 17 ], isotype, anemia status, and preoperative and postoperative chemotherapy; and surgical information such as treated region, number of lesions (number of segments with spinal lesions, number of different sites for non-spinal lesions) and number of prior surgeries (including surgeries for other diseases). Pain severity was assessed using the visual analog scale (VAS) [ 18 ], which ranges from 0 (no pain) to 10 (unbearably severe pain), with higher scores indicating greater pain intensity. Quality of life was evaluated using the Karnofsky Performance Status (KPS) [ 19 ], which has a total score of 100 points, with higher scores indicating better health status and lower scores indicating poorer health. Patient physical status was assessed using the Eastern Cooperative Oncology Group-performance status (ECOG-PS) [ 20 ], which ranges from 0 to 5, with higher scores indicating worse physical and activity status, where 0 represents normal activity and 5 indicates death. These indicators were recorded before and 3 months after surgery. Complications occurring during follow-up, in situ recurrence, and MM-related deaths were recorded. The survival time was measured from the time of surgery to death. Follow-up visits were conducted annually postoperatively, with a minimum follow-up period of 12 months, until the patient’s death or termination of the study. The last follow-up was December 31, 2020. Adverse prognosis was defined as the occurrence of grade 2 or higher complications as defined by Dindo et al. (complications requiring medication or surgery beyond the planned procedure) [ 21 ], worsening symptoms, in situ recurrence postoperatively, and survival time < 1 year postoperatively. Patients were classified into poor and good prognosis groups based on their prognosis.

Statistical analysis

Data were analyzed using IBM SPSS version 25.0 (IBM Corp, Armonk, NY, USA). The Kolmogorov-Smirnov test was used to evaluate the normality of the variables. For normally distributed continuous data, independent sample t-tests were used for between-group comparisons. For skewed distributed continuous and ordinal data, the Mann-Whitney U test was employed for between-group difference analysis. For unordered categorical data, the chi-square test was used, with Pearson Chi-Square selected when the minimum expected count was > 5, Fisher’s Exact Test was used when < 1, and Likelihood Ratio was used for intermediate values for statistical analysis. The Wilcoxon signed-rank test was used to analyze the preoperative and postoperative VAS, KPS, and ECOG-PS scores. All tests were two-sided, and P < 0.05 were considered significant. In chi-squared tests, P-values were adjusted using Bonferroni correction. Kaplan-Meier survival curve analysis was used for the survival analysis.

Establishment of predictive model

Single-factor logistic regression analysis was used to explore the risk factors contributing to adverse prognosis in patients with MM postoperatively. Enter method was employed to enter independent variables of all models. Dummy variables were set for unordered multicategorical data, interaction terms were assessed, and the sample size exceeded ten times the number of the independent variables [ 22 ]. Owing to the exploratory nature of this analysis, potential risk factors ( P < 0.1 were further included in the multivariable logistic regression analysis. Variables with P < 0.05 in the multivariable regression analysis were considered independent risk factors, and odds ratios (OR) with 95% confidence intervals (95% CI) were calculated. Correlation tests were conducted to ensure that the correlation coefficient was < 0.5, tolerance was > 0.1, and variance inflation factor was < 5. The Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit test was used to validate the calibration of the regression equation. The discrimination of the equation was evaluated using a Receiver Operating Characteristic (ROC) curve. The Area Under the ROC Curve (AUC) was used to assess the predictive performance of continuous variables and ordinal data, with the calculation of cut-off values. The consistency of the unordered categorical data was assessed using the kappa value.

Establishment and validation of nomogram

The nomogram based on the results of multivariable logistic regression analysis was developed using RStudio (version 4.2.1; RStudio Development Core Team, Vienna, Austria) and the “rms” package.

(1) Calibration: Internal validation was performed using the bootstrap method (1000 times), and a calibration curve was plotted to assess calibration. A 45° calibration curve represents an ideal prognosis prediction.

(2) Discrimination: The ROC curve was plotted, and sensitivity, specificity, concordance index (C-index), and AUC were calculated by bootstrapping method to assess discrimination. C-index and AUC values vary from 0.5 to 1.0, where 0.5 represents random chance and 1.0 indicates a perfect fit. Typically, C-index and AUC values greater than 0.7 suggest a reasonable estimation.

(3) Clinical Benefit: Decision Curve Analysis (DCA) was performed using the R package ‘rmda’ to validate the clinical benefit of the nomogram model.

Results

General information

Among the 154 patients, 45 (29.2%) underwent vertebral percutaneous kyphoplasty (PKP) surgery, 41 (26.6%) underwent spinal decompression and internal fixation surgery. Thirty-three (21.4%) patients experienced limb fractures, and 3 (1.9%) patients had rib fractures, for which fracture reduction and fixation combined with bone cement filling were performed. Fourteen (9.1%) patients with soft tissue masses underwent radiofrequency ablation combined with lesion resection surgery. One (0.6%) patient underwent tru-cut biopsy. In 17 (11.0%) patients with lesions in multiple sites, the timing and sequence of treatment were determined through multidisciplinary discussion, with the specific treatment principles for each lesion as mentioned above. The Kolmogorov-Smirnov test indicated that continuous variables such as age and MM duration did not follow a normal distribution. Therefore, statistical analysis was conducted using the Mann-Whitney U test, along with ordinal categorical data. For unordered categorical data such as sex, anemia, and preoperative and postoperative chemotherapy, the Pearson Chi-Square test was used because the minimum Expected Count was > 5. Fisher’s Exact Test was used for isotypes, and surgical site analysis with the minimum Expected Count was < 1. The results showed statistically significant differences between the two groups in terms of age, MM duration, ISS stage, lesion number, preoperative KPS score, and ECOG-PS score ( P < 0.05, Table 1 ). The Mann-Whitney U test results revealed significant improvement in VAS, KPS, and ECOG-PS at 3 months postoperatively compared to preoperative values ( P < 0.05, Table 2 ), indicating that the majority of patients benefited from surgery.

Table 1
The general information of patients
Continuous data were represented as x̄ [s], categorical data were presented as n (%), and score-based data were expressed as M (P25, P75) MM: Multiple Myeloma; ISS: International Staging System; DS: Durie-Salmon; PKP: Percutaneous Kyphoplasty; VAS: Visual Analog Scale; KPS: Karnofsky Performance Status; ECOG-PS: Eastern Cooperative Oncology Group-Performance Status * P < 0.05

ParametersTotal ( n = 154)Good prognosis ( n = 105)Poor prognosis ( n = 49)P
Age (years)59.33 [11.03]57.73 [10.71]62.76 [11.03]0.009*
Course of the MM (months)23.23 [20.07]19.12 [16.39]35.63 [24.43]0.001*
Gender——————0.569
Male86 (55.8%)57 (54.3%)29 (59.2%)——
Female68 (44.2%)48 (45.7%)20 (40.8%)——
ISS stage——————0.002*
I32 (20.8%)27 (25.7%)5 (10.2%)——
II58 (37.7%)43 (41.0%)15 (30.6%)——
III64 (41.6%)35 (33.3%)29 (59.2%)——
DS stage——————0.873
I6 (3.9%)4 (3.8%)2 (4.1%)——
II15 (9.7%)10 (9.5%)5 (10.2%)——
III133 (86.4%)91 (86.7%)42 (85.7%)——
Isotype——————0.528
IgG82 (53.2%)58 (55.2%)24 (49.0%)——
IgA40 (26.0%)28 (26.7%)12 (24.5%)——
Light chain21 (13.6%)13 (12.4%)8 (16.3%)——
Nonsecretory6 (3.9%)3 (2.9%)3 (6.1%)——
IgD3 (1.9%)1 (1.0%)2 (4.1%)——
IgM2 (1.3%)2 (1.9%)0——
Treated region——————0.293
Spine (PKP)45 (29.2%)34 (32.4%)11 (22.4%)——
Spine (open surgery)41 (26.6%)25 (23.8%)16 (32.7%)——
Limb bones33 (21.4%)25 (23.8%)8 (16.3%)——
Soft tissue mass14 (9.1%)8 (7.6%)6 (12.2%)——
Rib3 (1.9%)3 (2.9%)0——
Surgical biopsy1 (0.6%)1 (1.0%)0——
Multisite lesions17 (11.0%)9 (8.6%)8 (16.3%)——
Number of lesions——————0.001*
191 (59.1%)71 (67.6%)20 (40.8%)——
239 (25.3%)22 (21.0%)17 (34.7%)——
315 (9.7%)11 (10.5%)4 (8.2%)——
47 (4.5%)1 (1.0%)6 (12.2%)——
51 (0.6%)01 (2.0%)——
61 (0.6%)01 (2.0%)——
Number of prior surgeries——————0.630
085 (55.2%)58 (55.2%)27 (55.1%)——
152 (33.8%)38 (36.2%)14 (28.6%)——
29 (5.8%)7 (6.7%)2 (4.1%)——
32 (1.3%)02 (4.1%)——
43 (1.9%)1 (1.0%)2 (4.1%)——
51 (0.6%)1 (1.0%)0——
62 (1.3%)02 (4.1%)——
Preoperative chemotherapy——————0.343
Yes67 (43.5%)45 (42.9%)25 (51.0%)——
No87 (56.5%)60 (57.1%)24 (49.0%)——
Postoperative chemotherapy——————0.253
Yes101 (65.6%)72 (68.6%)29 (59.2%)——
No53 (34.4%)33 (31.4%)20 (40.8%)——
Anemia (Hb<90 g/L)——————0.082
Yes60 (39.0%)36 (34.3%)24 (49.0%)——
No94 (61.0%)69 (65.7%)25 (51.0%)——
Preoperative VAS8 (7,9)8 (7,9)8 (7,9)0.850
Preoperative KPS50 (50,60)60 (50,60)50 (40,60)0.007*
Preoperative ECOG-PS2 (2,3)2 (2,3)3 (2,3)0.001*

Table 2
Comparison of preoperative and postoperative efficacy indicators
Data were expressed as M (P25, P75) VAS: Visual Analog Scale; KPS: Karnofsky Performance Status; ECOG-PS: Eastern Cooperative Oncology Group Performance Status * P < 0.05

ParametersPreoperativeThree months postoperativelyZP
VAS8 (7,9)3 (2,5)-10.564< 0.001*
KPS50 (50,60)70 (60,80)-8.268< 0.001*
ECOG-PS2 (2,3)1 (1,2)-8.786< 0.001*

Typical cases

Typical Case 1 (Spinal Cord Compression, Fig. 1 ): A 55-year-old male diagnosed with MM for 7 years. DS stage III, ISS stage I. During chemotherapy, a sudden loss of sensation below the nipples and bilateral lower limb paralysis occurred. Three days later, the patient was transferred to the orthopedic department with loss of sensation below the nipples, bilateral lower limb muscle strength grade 0, and bilateral pathological signs (+). Magnetic Resonance Imaging (MRI) revealed an intraspinal mass at the T2-4 level. The procedure involved posterior decompressive laminectomy from T1 to T5, tumor resection, radiofrequency ablation, pedicle screw fixation, and T3 bone cement filling. Three weeks postoperatively, sensation improved compared to before surgery, with the sensory plane descending to the level of both knees, and muscle strength at grade 1 in both lower limbs. One year postoperatively, the sensation recovered, with grade 4 muscle strength in the left lower limb and grade 3 muscle strength in the right lower limb.

Fig. 1 Spinal cord compression due to plasmacytoma. (A-B) Preoperative MRI shows a tumor compressing the spinal cord at the T2-4 levels, with epidural spinal cord compression grad…
Fig. 1 Spinal cord compression due to plasmacytoma. (A-B) Preoperative MRI shows a tumor compressing the spinal cord at the T2-4 levels, with epidural spinal cord compression graded as level 3. (C-D) Postoperative MRI reveals cerebrospinal fluid filling around the spinal cord without obvious compression, with pedicle screws well-placed and spinal sequences stable. (E-F) Intraoperatively, fish-like tumor tissue is visible, and laminectomy and tumor resection are performed to decompress the spinal cord

Typical Case 2 (Pathological Fracture of Limbs, Fig. 2 ): A 54-year-old male diagnosed with MM for 6 years, DS stage III, ISS stage I. He had been experiencing continuous pain in the right upper arm for six months. MRI revealed a mass in the upper segment of the right humerus. Radiographs showed thinning of the cortical bone with discontinuities. He underwent four cycles of V-DECP chemotherapy, with slight relief of pain, but still required oral opioid analgesics, with a VAS score of 6. The patient underwent tumor resection, radiofrequency ablation, internal fixation, and bone cement filling. Two weeks postoperatively, the patient’s pain significantly decreased, with VAS reduced to 2 X-rays indicated good alignment of the fracture, and after suture removal, the patient began the next stage of chemotherapy.

Fig. 2 Right humeral pathological fracture in the upper segment. X-rays taken 5 months (A) , 4 months (B) , and 1 week (C) preoperatively show local thinning of the bone cortex an…
Fig. 2 Right humeral pathological fracture in the upper segment. X-rays taken 5 months (A) , 4 months (B) , and 1 week (C) preoperatively show local thinning of the bone cortex and discontinuity of part of the bone cortex. (D-F) MRI taken 3 months preoperatively shows a soft tissue mass, approximately 2.0 × 1.9 × 4.8 cm, with unclear boundaries. (G) Exposure of the fracture and reveals callus formation. (H) Radiofrequency ablation. (I) Bone drilling, opening of bone window, and removal of tumor from the marrow cavity. (J) Bone cement filling, fixation with plate and screws. (K) X-ray taken 3 days postoperatively

Complications

Fifteen patients (9.7%) experienced postoperative in-situ recurrence or worsening of symptoms. Twenty-one patients (13.6%) had grade ≥ 2 complications (Table 3 ). Twenty-seven patients (17.5%) had a postoperative survival period of < 1 year. A total of 49 patients (31.8%) had poor prognosis as defined in the article. By the end of the study, 85 patients (55.2%) succumbed to MM-related mortality, with postoperative survival times ranging from 0.35 to 114.00 months, and a median postoperative survival time of 41.00 months (Fig. 3 A).

Table 3
Compilation of complications ( n = 21)
Data were presented as n (%). Listed complications were ≥ grade 2, and wound infections managed solely in the ward were excluded

Complicationsn = 21(100%)
Pulmonary infection8 (38.1%)
Surgical site infections3 (14.3%)
Cerebral infarction2 (9.5%)
Bone cement leakage2 (9.5%)
Nerve compression2 (9.5%)
Internal fixation loosening1 (4.8%)
Urinary infections1 (4.8%)
Haemothorax1 (4.8%)
Gastrointestinal bleeding1 (4.8%)
Fig. 3 (A) Kaplan-Meier survival curve showing 12-month survival was 82.5%, and Kaplan-Meier estimate of median overall survival for all patients was 41.00 months. (B) Receiver op…
Fig. 3 (A) Kaplan-Meier survival curve showing 12-month survival was 82.5%, and Kaplan-Meier estimate of median overall survival for all patients was 41.00 months. (B) Receiver operating characteristic curve resulting from the multivariate logistic regression. AUC, area under the curve

Regression analysis

Single-factor logistic regression analysis showed that age, duration of MM, ISS stage, number of lesions, Hb < 90 g/L, preoperative KPS score, and preoperative ECOG-PS score were correlated with patient prognosis ( P < 0.1, Table 4 ). Spearman correlation analysis revealed a strong correlation between the ECOG-PS and KPS ( r =-0.838, P = 0.000). Due to the broader range and better representativeness of the KPS, the ECOG-PS was excluded. These potential influencing factors were included in the multivariate logistic regression analysis. Ultimately, age, duration of MM, ISS stage, preoperative KPS score, and Hb < 90 g/L were identified as independent influencing factors leading to poor postoperative prognosis ( P < 0.05, Table 5 ). The AUC and cut-off values for each parameter were calculated. Finally, age ≥ 64 years, MM duration ≥ 35 months, ISS stage III, preoperative KPS score ≤ 40 points, and number of lesions ≥ 2 were identified as independent risk factors for poor prognosis. A consistency test for Hb levels < 90 g/L resulted in a kappa value of 0.139. The sensitivity of the test were 0.49, and the specificity was 0.66. The AUC (95% CI) of the multivariate logistic regression analysis was 0.823 (0.753–0.893), with a P -value of 0.000, indicating a higher predictive accuracy than that of single-factor regression analysis (Fig. 3 B). The omnibus P value was 0.000, indicating that compared to the null model, this model has better clinical effectiveness. The − 2 Log Likelihood was 145.038, Cox & Snell R 2 was 0.266, Nagelkerke R 2 was 0.373. The Hosmer-Lemeshow statistic was 3.827 with a p-value of 0.872, suggesting a good fit of the regression curve.

Table 4
Results from univariate logistic regression
The isotype and treated region were unordered multicategorical variables, and the dummy variables were set MM: Multiple Myeloma; ISS: International Staging System; DS: Durie-Salmon; VAS: Visual Analog Scale; KPS: Karnofsky Performance Status; ECOG-PS: Eastern Cooperative Oncology Group Performance Status * P < 0.1

ParametersOR95%CIP
Age (years)1.046(1.011–1.082)0.010*
Course of the MM (months)1.031(1.013–1.051)0.001*
Gender0.819(0.412–1.628)0.569
ISS stage2.183(1.323–3.603)0.002*
DS stage0.947(0.466–1.927)0.881
Isotype————0.707
Treated region————0.501
Number of lesions1.956(1.335–2.866)0.001*
Number of prior surgeries1.291(0.951–1.752)0.101
Preoperative chemotherapy1.389(0.703–2.743)0.344
Postoperative chemotherapy0.665(0.329–1.342)0.255
Anemia (Hb<90 g/L)1.840(0.923–3.668)0.083*
Preoperative VAS1.040(0.853–1.269)0.696
Preoperative KPS0.967(0.944–0.990)0.006*
Preoperative ECOG-PS2.056(1.332–3.172)0.001*

Table 5
Results from multivariable logistic regression analysis and ROC
Preoperative KPS is a protective factor for poor prognosis, with the AUC representing the area under the ROC curve after inversion. The cut-off value corresponds to the point at which the Youden index is maximized ROC: Receiver Operating Characteristic; AUC: Area Under the Curve; MM: Multiple Myeloma; ISS: International Staging System; KPS: Karnofsky Performance Status * P < 0.05

ParametersMultivariate logistic regressionROC
OR95%CIPAUC95%CIPCut-off
Age (years)1.041(1.002–1.081)0.039*0.632(0.536–0.727)0.009*63.5
Course of the MM (months)1.037(1.013–1.060)0.002*0.674(0.579–0.769)0.001*35.0
ISS stage2.360(1.285–4.332)0.006*0.648(0.556–0.740)0.003*2.5
Preoperative KPS0.969(0.939–0.999)0.044*0.631(0.273–0.466)0.009*45.0
Anemia (Hb<90 g/L)2.629(1.140–6.062)0.023*————————
Number of lesions1.598(0.990–2.578)0.0550.648(0.552–0.744)0.003*1.5

Nomogram

A nomogram (Fig. 4 ) was developed based on the five independent influencing factors selected from the regression analysis. Each predictor was assigned a score. The patient’s total score was calculated by summing the scores of each variable. By plotting a vertical line corresponding to the total score on the x-axis below, the probability of the patient experiencing the adverse outcome defined in the text can be obtained.

Fig. 4 Nomogram for predicting individual prognosis based on data from 154 MM patients underwent surgery. Anemia is defined as Hb < 90 g/L
Fig. 4 Nomogram for predicting individual prognosis based on data from 154 MM patients underwent surgery. Anemia is defined as Hb < 90 g/L

In the calibration curve of the nomogram, the x-axis represents the predicted probability of adverse outcomes by the nomogram, while the y-axis represents the actual probability of adverse outcomes. The ideal curve for a perfect predictive model corresponds to a 45° diagonal line. The apparent curve represents the actual information of the entire cohort ( N = 154), while the bias-corrected curve is obtained through bootstrapping (B = 1000 repetitions) to correct any bias. The ideal and apparent lines were very close in the calibration curve (Fig. 5 A), with a mean absolute error of 0.02, and the mean squared error was 0.00045, indicating the high consistency of the model. The C-index of the nomogram was 0.812 which was > 0.7 (95% CI: 0.739–0.885, Fig. 5 B), with a predicted sensitivity of 0.857 (95% CI: 0.759–0.955) and a predicted specificity of 0.657 (95% CI: 0.566–0.748), demonstrating good discrimination. In the DCA, the y-axis represented standardized net benefit, with the first x-axis indicating the high-risk threshold and the second x-axis indicating the cost: benefit ratio. The grey horizontal line represented “none”, indicating no intervention with a net benefit of 0 for all patients, while the sloping line represented “all”, indicating intervention for all samples, with a net benefit curve having a negative slope. Within the threshold range of 10–69%, the model curve was positioned above both the “none” and “all” lines, indicating a net benefit > 0, signifying the model’s effective clinical guidance in this range (Fig. 5 C).

Fig. 5 (A) The calibration curve of the nomogram model. (B) Receiver operating characteristic curve to assess predictive accuracy of the nomogram model. AUC, area under the curve.…
Fig. 5 (A) The calibration curve of the nomogram model. (B) Receiver operating characteristic curve to assess predictive accuracy of the nomogram model. AUC, area under the curve. (C) Decision curve analysis of the nomogram model

Discussion

SRE refers to a series of clinical complications resulting from osteolytic destruction caused by myeloma, including pathological fractures, spinal cord and nerve compressions, osteoporosis, hypercalcemia, and bone pain, with an incidence rate of > 80% [ 5 ]. These complications significantly diminish the quality of life of the patients. Hematological defects [ 20 ], poor bone quality, and immunosuppressive effects of chemotherapy collectively increase the risk of surgical complications in patients [ 8 , 23 ], thereby limiting the application of surgery. In recent years, advancements in chemotherapy drugs and regimens have improved patients’ bone conditions. Continuous improvements in surgical techniques and instruments have led to improved control of surgical trauma and complications. These factors increase the feasibility of SREs surgery.

The majority of patients undergoing surgery experience pathological fractures in the spine or limbs, or spinal cord compression, accounting for 77.3% of the patients in this study. For unstable limb bone lesions, surgery is significantly superior to radiotherapy or chemotherapy in relieving pain, restoring bone stability, and improving limb function [ 24 ]. However, controversy remains regarding the treatment of spinal lesions using radiation therapy or surgery. The International Myeloma Working Group recommends the use of PKP in patients with vertebral fractures that are accompanied by refractory pain. Patients undergoing spinal open surgery in this study had previously undergone non-surgical treatments, led by hematologists, including conventional external beam radiation therapy, but did not achieve the desired effects. Additionally, patients with ESCC grade ≥ 2 face a risk of irreversible damage to the spinal cord and nerves because the spinal cord is tightly surrounded by tumors when high-dose stereotactic radiation therapy is employed. Although immune deficiency associated with MM may increase the risk of complications [ 25 ], and a longer postoperative recovery period may lead to delays in subsequent treatment. Following multidisciplinary assessment at our institution, surgery is deemed necessary under these circumstances. Surprisingly, patients obtained exceeded expectations following these “last resort” surgeries. The VAS, KPS, and ECOG-PS scores improved significantly postoperatively compared with the preoperative scores. Surgery rapidly and effectively relieved patient pain, improved their physical condition, and enhanced their quality of life [ 7 , 26 ]. Twenty-one patients (13.6%) experienced grade 2 or higher surgical complications. To date, there is no consensus on the occurrence of surgical complications in MM patients, and different studies have reported significantly different complication rates, ranging from 3.9 to 35% [ 6 , 8 , 27 ]. MM can cause hypogammaglobulinemia, T cell dysfunction, and granulocytopenia, leading to a higher risk of postoperative infection [ 25 ]. The most common postoperative complication in this group of patients is pulmonary infection, consistent with previous research findings [ 27 , 28 ]. However, surprisingly, few patients experienced incision-related complications such as incision infection or non-healing. The few cases of incision infection that required treatment were all patients who prematurely proceeded to the next stage of postoperative treatment. The treatment plan and timing of surgery for this group of patients were jointly determined by a multidisciplinary team; in most cases, there was sufficient time for patients to recover before proceeding to the next stage of treatment. Multidisciplinary joint management and comprehensive treatment planning are crucial to reduce complications. During treatment, we found that the expression of VEGF, CD3, and CD34 at the incision edge of MM patients was high, indicating rich capillaries and a good blood supply, which may be one of the reasons why incisions in MM patients healed smoothly. Fifteen cases (9.7%) of patients experienced worsening symptoms or local recurrence postoperatively, indicating a high postoperative recurrence rate of SREs [ 6 , 8 ]. Early postoperative radiotherapy or chemotherapy can limit disease progression and reduce the postoperative recurrence rate [ 29 , 30 ]. Despite the majority of patients receiving standardized treatment postoperatively, as SRE patients undergoing surgery are generally in the late stages of the disease and often have end-stage organ failure [ 31 ], the one-year postoperative mortality rate for patients was 17.5%, and the median postoperative survival time was 41 months. A study based on the SEER database indicates that the average survival time for patients undergoing surgery for MM is 58 months [ 32 ]. Considering the previously reported one-year postoperative mortality rate ranging from 9.1–27.4% [ 33 – 35 ], and the median survival period ranging from 19 to 79 months [ 33 , 36 ], it is evident that postoperative survival periods in patients vary greatly. Although updates to myeloma drugs and treatment regimens may prolong patient survival, the substantial variation in prognosis cannot be solely explained. Other characteristics associated with prognosis may explain this difference.

Despite the description of numerous genetic or hematological prognostic markers, postoperative analysis specific to MM patients remains lacking, and surgery-related factors explaining the heterogeneity in postoperative prognosis of MM patients have yet to be elucidated. Surgical treatment of SRE still lacks reference clinical data. DS staging can reflect tumor burden; however, most patients with MM requiring surgery are in the DS-III stage, which has poor discrimination for patients. ISS staging has a reference value for patient survival outcomes [ 37 – 39 ], is currently widely used as a prognostic assessment system. R-ISS adds lactate dehydrogenase and genetic indicators to ISS but is rarely applied in clinical practice [ 10 ]. The results of this study affirm the predictive value of ISS staging for patient prognosis. However, ISS staging only considers two indicators, albumin and β2-microglobulin, which limits its predictive power. Patients with the same ISS stage often exhibit different prognoses, which can be attributed to other patient characteristics. Previous studies have proposed potential prognostic factors for newly diagnosed MM patients or those treated with chemotherapy or autologous stem cell transplantation. This study comprehensively considered these factors and incorporated them with ISS staging and other significant surgery-related characteristics into the predictive system to enhance the model’s predictive capability. Through regression analysis, age, MM duration, ISS stage, preoperative KPS score, and Hb level < 90 g/L were identified as independent influencing factors and included in the nomogram model. Based on our patient data, the AUC of the ISS was 0.648, while that of the nomogram model was 0.812. Generally, a larger AUC indicates higher model discrimination, with an AUC > 0.7 suggesting strong predictive performance [ 40 ].The model performed well in calibration, discrimination, clinical utility, and prediction, providing good predictive value. In newly diagnosed MM patients, age, disease duration, and β2-MG are often used as indicators for predicting patient survival [ 41 ]. These indicators are also applicable in extramedullary infiltration of myeloma [ 40 ] and in our patient cohort. This suggests that patients undergoing surgery for myeloma bone disease still follow prognostic patterns of general MM patients. Additionally, this study found that hemoglobin levels and ECOG scores were related to patient prognosis. These prognostic factors have been mentioned in only a limited number of articles, such as prognostic model studies involving large number of cases [ 42 ] or patients with extramedullary disease [ 14 ]. The differences in influencing factors could be attributed to variations in patient characteristics or the small scale of cases in most current literature. As the sample size increases, the prognostic factors may be updated.

The results of this study indicated that age was an independent risk factor affecting postoperative prognosis, consistent with the findings of Lee et al. [ 43 ]. This phenomenon has been observed not only in MM patients but also in patients with bone metastases from lung adenocarcinoma [ 44 ] and non-metastatic high-grade limb osteosarcoma [ 45 ]. Furthermore, a cutoff age of 64 years was identified, which is similar to the findings of Lakshman et al., who determined that an age greater than 65 years is a risk factor for poor prognosis in MM patients with t(11;14) based on a study of 372 cases [ 46 ]. Elderly patients often have multiple comorbidities, slower postoperative recovery, and higher perioperative risks [ 27 ]. Additionally, owing to the foreseeable shorter life expectancy and higher treatment risks, treatment plans for elderly patients are often conservative. Conversely, younger patients can tolerate the side effects of chemotherapy and benefit from therapy, leading to improved survival rates with active postoperative adjuvant therapy. As the disease progresses, the tumor burden gradually increases, and the duration is emerging as an independent risk factor for adverse prognosis in MM patients, especially those with durations exceeding 35 months who are more prone to adverse outcomes following surgery. Anemia is a typical manifestation in MM patients, with 70% presenting at diagnosis and 97% developing it during disease progression [ 47 ]. MM-associated anemia is caused by various mechanisms, including cytokine-induced apoptosis of red blood cells secreted by myeloma cells, erythroblastic island destruction leading to decreased red blood cell production, insufficient erythropoietin production due to renal impairment, impaired response to erythropoietin due to marrow replacement by plasma cells, and impaired utilization of stored iron [ 48 – 50 ]. Therefore, anemia is a consequence of proliferative and active myeloma cells, reflecting to some extent the progression of myeloma and kidney damage [ 51 ], and is considered an important indicator of end-organ failure in patients with MM [ 52 ]. Considering the widespread prevalence of anemia in MM patients, this study utilized Hb < 90 g/L (moderate/severe anemia) to evaluate patient prognosis [ 53 ], in order to enhance discrimination. Preoperatively, 60 patients (39%) had Hb levels < 90 g/L. Multifactorial regression analysis suggested Hb levels < 90 g/L as an independent influencing factor for patient prognosis. Anemia is significantly associated with increased perioperative adverse events, not only in MM but also in other diseases [ 54 ], possibly due to tissue ischemia and hypoxia. This emphasizes the necessity for identifying the causes of anemia preoperatively and addressing it [ 51 ]. Regression analysis results demonstrated that preoperative KPS and ECOG-PS scores were factors influencing patient prognosis. It is evident that postoperative records better reflect patient prognosis [ 55 ]. However, considering that the purpose of this study was to provide references for preoperative decision-making, the KPS and ECOG-PS values included preoperative records, unavoidably reducing the predictive accuracy of these parameters. Nonetheless, KPS showed meaningful statistical results. The lower the KPS and the higher the ECOG-PS score, the worse the prognosis of the patients [ 27 , 55 ]. Currently, ECOG has been proven to be associated with an increased risk of infection in patients with MM and has been incorporated into the infection risk prediction models for MM patients, such as the FIRST and GEM-PETHEMA models [ 56 ]. When the preoperative KPS score is ≤ 40 (indicating that patients are unable to perform activities of daily living or worse, often due to spinal lesions or comorbidities such as cerebral infarction or spinal cord injury), the prognosis is poor. A multicenter study based on data from palliative care for MM patients identified the optimal KPS threshold for predicting patient mortality to be 30 [ 19 ], which is close to the results of this study. Utilizing a nomogram to comprehensively assess whether the benefits of surgery outweigh the risks is a prerequisite for surgical intervention. As a clinical decision support tool, the nomogram can clearly illustrate the weight of specific predictive factors affecting the postoperative prognosis of myeloma patients. It provides a scientific and intuitive assessment of surgical risks, identifies patient subgroups that need attention, and helps formulate treatment plans to reduce adverse events. Special attention should be given to elderly patients, those with a long disease course of MM, or those with poor functional status, and a comprehensive evaluation of their physical condition is essential. Furthermore, due to the aggressiveness of the disease, preoperative functional assessments of the heart, liver, and kidneys are crucial. Surgical intervention in patients with long periods of spinal cord compression results in limited symptom improvement [ 7 ]; therefore, treatment plans for such patients need to be formulated with caution.

The number of lesions is a potential prognostic factor for patients with MM. Compared with patients with a single lesion, those with two or more lesions generally exhibit poorer outcomes following surgery. The presence of multiple lesions suggests a larger tumor burden, closer disease progression to the advanced stage, and consequently, a worse expected survival outcome [ 7 , 25 , 26 ]. However, no prognostic differences were found based on the lesion location. On one hand, MM being a non-solid tumor may diminish the predictive accuracy of conventional indicators commonly used for solid tumors, such as tumor diameter and distant metastatic locations. On the other hand, surgical complications following soft tissue lesions are uncommon because they do not involve bone repair or reconstruction. However, when lesions present as soft tissue, it often indicates that tumor cells have undergone immune escape and acquired the ability to survive outside the bone marrow microenvironment, leading to shorter survival [ 57 ]. As this study integrates survival, complications, exacerbation, and recurrence, defining all as poor prognosis, while enhancing the comprehensive analysis of adverse outcomes, it may offset the differences in patient prognosis caused by different lesion locations.

A total of 67 patients (43.5%) received chemotherapy before surgery, and 101 patients (65.6%) received chemotherapy after surgery. Some scholars argue that preoperative chemotherapy may compromise patient immune function, leading to an increased risk of complications under the dual impact of surgery and chemotherapy [ 8 , 58 ]. Additionally, individual studies [ 28 ] have observed that immediate postoperative chemotherapy or radiotherapy may increase the risk of implant failure. However, other scholars believe that chemotherapy or radiotherapy can eradicate residual tumor cells from surgery and improve overall patient survival [ 34 , 57 ]. Both preoperative and postoperative chemotherapy did not show a difference in patient prognosis. On one hand, the different combinations of chemotherapy, surgery, and radiotherapy may have varying effects on the prognosis of patients. On the other hand, the timing of chemotherapy, whether administered one week or one month after surgery, may result in drastically different outcomes. As our institution lacks radiotherapy equipment, subsequent radiotherapy for patients was conducted at other institutions, resulting in the absence of radiotherapy records; thus, radiotherapy data were not included.

There are still some shortcomings in this study. First, some patients had already experienced clinical remission, without differentiation from other patients, which may have led to longer recorded disease durations than actual illness durations. Second, the formulation of patient surgical plans and certain evaluation criteria is subjective and, inevitably introduces confounding factors. Additionally, limited by its retrospective design, the study carries inherent potential biases. Third, this study did not assign weights to different adverse prognostic outcomes, did not analyze patient characteristics with multiple concurrent adverse prognostic outcomes, and included a limited number of factors, thereby failing to fully reflect some significant influencing factors. Fourth, due to the small sample size and the loss of data for some patients, external validation and high-confidence subgroup analyses were not performed. Finally, MM incidence, disease progression, and response to treatment vary significantly among different racial groups [ 59 ]. However, this involves more complex multicenter studies and larger sample sizes; thus, this study did not analyze racial factors, limiting the extrapolation of this model. Investigating the relationship between race, social factors, other serum biomarker assessments, surgical-related indicators, genetic phenotypes, and patient prognosis is crucial for future research directions. Utilizing existing cases to build models based on deeper computer algorithms holds important implications [ 60 ]. Additionally, investigating the mechanisms behind influencing factors deserves attention.

Conclusions

The model is the first nomogram developed specifically for assessing surgical prognosis in MM patients, utilizing novel efficacy assessment criteria, with good efficacy validation. It can assist surgeons in evaluating surgical risks, aiding clinical decision-making, and postoperative management.

Acknowledgements

Not applicable.

Abbreviations

Multiple Myeloma

Skeletal-Related Events

International Staging System

Percutaneous Kyphoplasty

Durie-Salmon

Visual Analogue Scale

Karnofsky Performance Status

Eastern Cooperative Oncology Group-performance status

Receiver Operating Characteristic

The Area Under the ROC Curve

Decision Curve Analysis

Magnetic Resonance Imaging

Author contributions

JPL, XCY, and XJS contributed to conception and design of the study. ZYX and MS contributed to the data collection. JPL and XCY contributed to the data analysis and wrote the first draft of the manuscript. JPL and ML designed the figures and tables. XRD, XCY, and YW critically revised the manuscript. All authors have read and approved the submitted version.

Funding

Not applicable.

Data availability

No datasets were generated or analysed during the current study.

Declarations

Ethics approval and consent to participate

All procedures followed were in accordance with the ethical standards of the responsible committee on human experimentation (institutional and national) and with the Helsinki Declaration of 1964 and later versions. The conducted study contains a retrospective analysis of medical records of our hospital database. Beijing Chaoyang Hospital Human Research Ethics Committee classifies this as a retrospective audit. Beijing Chaoyang Hospital Human Research Ethics Committee has confirmed that the need for consent to participate was deemed unnecessary according to national regulations and approved to access the patient data used in this research (Ethics Approval Number: 2018-ke-259).

Consent for publication

Not applicable.

Competing interests

The authors declare no competing interests.

Footnotes

Publisher’s Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

References

1. Cowan AJ, Green DJ, Kwok M, Lee S, Coffey DG, Holmberg LA, Tuazon S, Gopal AK, Libby EN. Diagnosis and management of multiple myeloma: a review. JAMA. 2022;327:464–77. doi: 10.1001/jama.2022.0003.

2. Pulte D, Jansen L, Brenner H. Changes in long term survival after diagnosis with common hematologic malignancies in the early 21st century. Blood cancer J. 2020;10:56. doi: 10.1038/s41408-020-0323-4.

3. Maiese EM, Evans KA, Chu B-C, Irwin DE. Temporal trends in Survival and Healthcare costs in patients with multiple myeloma in the United States. Am Health drug Benefits. 2018;11:39–46.

4. Foundation SsCotCMWGotIM Consensus on Surgical Management of Myeloma Bone Disease. Orthop Surg. 2016;8:263–9. doi: 10.1111/os.12267.

5. Terpos E, Zamagni E, Lentzsch S, Drake MT, García-Sanz R, Abildgaard N, Ntanasis-Stathopoulos I, Schjesvold F, Rubia Jdl, Kyriakou C, et al. Treatment of multiple myeloma-related bone disease: recommendations from the Bone Working Group of the International Myeloma Working Group. Lancet Oncol. 2021;22:e119–30. doi: 10.1016/S1470-2045(20)30559-3.

6. Milavec H, Ravikumar N, Syn NL, Soekojo CY, Chng WJ, Kumar N. Surgical Management of multiple myeloma with symptomatic involvement of the spine. Int J Spine Surg. 2020;14:785–94. doi: 10.14444/7112.

7. Zijlstra H, Crawford AM, Striano BM, Pierik R-J, Tobert DG, Wolterbeek N, Delawi D, Terpstra WE, Kempen DHR, Verlaan J-J, Schwab JH. Neurological outcomes and the need for retreatments among multiple myeloma patients with high-Grade spinal cord Compression: Radiotherapy vs surgery. Global Spine J 2023:21925682231188816.

8. Guzik G. Oncological and functional results of the surgical treatment of vertebral metastases in patients with multiple myeloma. BMC Surg. 2017;17:92. doi: 10.1186/s12893-017-0288-9.

9. Sun T, Wang S, Sun H, Wen J, An G, Li J. Improved survival in multiple myeloma, with a diminishing racial gap and a widening socioeconomic status gap over three decades. Leuk Lymphoma. 2018;59:49–58. doi: 10.1080/10428194.2017.1335398.

10. Hanbali A, Hassanein M, Rasheed W, Aljurf M, Alsharif F. The evolution of prognostic factors in multiple myeloma. Adv Hematol. 2017;2017:4812637. doi: 10.1155/2017/4812637.

11. Utzschneider S, Schmidt H, Weber P, Schmidt GP, Jansson V, Dürr HR. Surgical therapy of skeletal complications in multiple myeloma. Int Orthop. 2011;35:1209–13. doi: 10.1007/s00264-010-1127-0.

12. Jia S, Bi L, Chu Y, Liu X, Feng J, Xu L, Zhang T, Gu H, Yang L, Bai Q, et al. Development and validation of a Novel Prognostic Model for overall survival in newly diagnosed multiple myeloma integrating Tumor Burden and Comorbidities. Front Oncol. 2022;12:805702. doi: 10.3389/fonc.2022.805702.

13. Aminizadeh S, Heidari A, Dehghan M, Toumaj S, Rezaei M, Jafari Navimipour N, Stroppa F, Unal M. Opportunities and challenges of artificial intelligence and distributed systems to improve the quality of healthcare service. Artif Intell Med. 2024;149:102779. doi: 10.1016/j.artmed.2024.102779.

14. Xu J, Wang R, Han Q, Zuo Y, Sun J, Chen B, Dong X. Integration of clinical features and sociodemographic factors: a simplified prognostic model for patients with multiple myeloma based on a double-center retrospective analysis. Am J cancer Res. 2023;13:1038–48.

15. Rajkumar SV, Dimopoulos MA, Palumbo A, Blade J, Merlini G, Mateos M-V, Kumar S, Hillengass J, Kastritis E, Richardson P, et al. International Myeloma Working Group updated criteria for the diagnosis of multiple myeloma. Lancet Oncol. 2014;15:e538–548. doi: 10.1016/S1470-2045(14)70442-5.

16. Durie BG, Salmon SE. A clinical staging system for multiple myeloma. Correlation of measured myeloma cell mass with presenting clinical features, response to treatment, and survival. Cancer. 1975;36:842–54. doi: 10.1002/1097-0142(197509)36:3<842::AID-CNCR2820360303>3.0.CO;2-U.

17. Greipp PR, Miguel JS, Durie BGM, Crowley JJ, Barlogie B, Bladé J, Boccadoro M, Child JA, Avet-Loiseau H, Harousseau J-L, et al. International staging system for multiple myeloma. J Clin Oncology: Official J Am Soc Clin Oncol. 2005;23:3412–20. doi: 10.1200/JCO.2005.04.242.

18. Moisset X, Attal N. Andrade DCd: an Emoji-based visual Analog Scale compared with a numeric rating scale for Pain Assessment. JAMA. 2022;328:1980. doi: 10.1001/jama.2022.16940.

19. Blum M, Zeng L, Gelfman LP. Prognostic performance of the Karnofsky Performance Status for predicting in-hospital mortality among unselected patients who receive palliative care consultations. Palliat Med. 2024;38:279–80. doi: 10.1177/02692163231220824.

20. Mischel A-M, Rosielle DA. Eastern Cooperative Oncology Group Performance Status #434. J Palliat Med. 2022;25:508–10. doi: 10.1089/jpm.2021.0599.

21. Dindo D, Demartines N, Clavien P-A. Classification of surgical complications: a new proposal with evaluation in a cohort of 6336 patients and results of a survey. Ann Surg. 2004;240:205–13. doi: 10.1097/01.sla.0000133083.54934.ae.

22. Riley RD, Ensor J, Snell KIE, Harrell FE, Martin GP, Reitsma JB, Moons KGM, Collins G. Smeden Mv: calculating the sample size required for developing a clinical prediction model. BMJ (Clinical Res ed) 2020;368:m441. doi: 10.1136/bmj.m441.

23. Ranson WA, White SJW, Cheung ZB, Mikhail C, Ye I, Kim JS, Cho SK. The effects of Chronic Preoperative Steroid Therapy on Perioperative complications following elective posterior lumbar Fusion. Global Spine J. 2018;8:834–41. doi: 10.1177/2192568218775960.

24. Zarghooni K, Hopf S, Eysel P. [Management of osseous complications in multiple myeloma] Der Internist. 2019;60:42–8. doi: 10.1007/s00108-018-0530-2.

25. Fotiou D, Dimopoulos MA, Kastritis E. Approach to Contemporary Risk Assessment, Prevention and Management of thrombotic complications in multiple myeloma. Cancers 2022, 14.

26. Donnarumma P, Tarantino R, Rullo M, Grisaro A, Petrucci MT, Santoro A, Delfini R. Surgery for vertebral involvement in multiple myeloma. J Neurosurg Sci. 2018;62:10–5. doi: 10.23736/S0390-5616.16.03470-6.

27. Zijlstra H, Pierik RJ, Crawford AM, Tobert DG, Wolterbeek N, Oosterhoff JHF, Delawi D, Terpstra WE, Kempen DHR, Verlaan JJ, Schwab JH. Analysis of complications and revisions after spine surgery in 270 multiple myeloma patients with spinal involvement. Eur Spine J. 2023;32:4335–54. doi: 10.1007/s00586-023-07903-1.

28. Topkar OM, Erol B. Clinical outcomes and complications of surgical interventions for multiple myeloma lesions in the extremities and pelvis: a retrospective clinical study. Acta Orthop Traumatol Turc. 2021;55:159–65. doi: 10.5152/j.aott.2021.20130.

29. Divi V, Chen MM, Hara W, Shah D, Narvasa K, Smith AS, Kelley J, Rosenthal EL, Porter J. Reducing the time from surgery to Adjuvant Radiation Therapy: an Institutional Quality Improvement Project. Otolaryngology–head neck Surgery: Official J Am Acad Otolaryngology-Head Neck Surg. 2018;159:158–65. doi: 10.1177/0194599818768254.

30. Crandall D, Slaughter D, Hankins PJ, Moore C, Jerman J. Acute versus chronic vertebral compression fractures treated with kyphoplasty: early results. Spine Journal: Official J North Am Spine Soc. 2004;4:418–24. doi: 10.1016/j.spinee.2004.01.003.

31. Öztürk R, Amer K, Gençoğlu AT, Öztürk FG, Kasali K, Aytekin MN. Is surgical indication in multiple myeloma a poor prognosis sign? SEER database analysis. Clin Translational Oncology: Official Publication Federation Span Oncol Soc Natl Cancer Inst Mexico 2023.

32. Öztürk R, Amer K, Gençoğlu AT, Öztürk FG, Kasali K, Aytekin MN. Is surgical indication in multiple myeloma a poor prognosis sign? SEER database analysis. Clin Transl Oncol. 2024;26:524–31. doi: 10.1007/s12094-023-03273-8.

33. Zadnik PL, Goodwin CR, Karami KJ, Mehta AI, Amin AG, Groves ML, Wolinsky J-P, Witham TF, Bydon A, Gokaslan ZL, Sciubba DM. Outcomes following surgical intervention for impending and gross instability caused by multiple myeloma in the spinal column. J Neurosurg Spine. 2015;22:301–9. doi: 10.3171/2014.9.SPINE14554.

34. Amelot A, Moles A, Cristini J, Salaud C, Touzeau C, Hamel O, Bord E, Buffenoir K. Predictors of survival in patients with surgical spine multiple myeloma metastases. Surg Oncol. 2016;25:178–83. doi: 10.1016/j.suronc.2016.05.012.

35. Qian J, Jing J, Tian D, Yang H. Partial tumor resection combined with chemotherapy for multiple myeloma spinal cord compression. Ann Surg Oncol. 2014;21:3661–7. doi: 10.1245/s10434-014-3754-y.

36. Chang SA, Lee SS, Ueng SW, Yuan LJ, Shih CH. Surgical treatment for pathological long bone fracture in patients with multiple myeloma: a retrospective analysis of 22 cases. Chang Gung Med J. 2001;24:300–6.

37. Cook G, Royle K-L, Pawlyn C, Hockaday A, Shah V, Kaiser MF, Brown SR, Gregory WM, Child JA, Davies FE, et al. A clinical prediction model for outcome and therapy delivery in transplant-ineligible patients with myeloma (UK Myeloma Research Alliance Risk Profile): a development and validation study. Lancet Haematol. 2019;6:e154–66. doi: 10.1016/S2352-3026(18)30220-5.

38. Hou Z-L, Kang Y, Yang G-Z, Wang Z, Wang F, Yu Y-X, Chen W-M, Shi H-Z. Pleural effusion-based nomogram to predict outcomes in unselected patients with multiple myeloma: a large single center experience. Ann Hematol. 2021;100:1789–801. doi: 10.1007/s00277-021-04484-1.

39. Chen X, Chen J, Zhang W, Sun R, Liu T, Zheng Y, Wu Y. Prognostic value of diametrically polarized tumor-associated macrophages in multiple myeloma. Oncotarget. 2017;8:112685–96. doi: 10.18632/oncotarget.22340.

40. Zhang L, Chen S, Wang W, Wang Y, Liang Y. A prognostic model for patients with primary extramedullary multiple myeloma. Front Cell Dev Biol. 2022;10:1021587. doi: 10.3389/fcell.2022.1021587.

41. Zhang Y, Chen XL, Chen WM, Zhou HB. Prognostic Nomogram for the Overall Survival of Patients with Newly Diagnosed Multiple Myeloma. Biomed Res Int 2019, 2019:5652935.

42. Terebelo HR, Abonour R, Gasparetto CJ, Toomey K, Durie BGM, Hardin JW, Jagannath S, Wagner L, Narang M, Flick ED, et al. Development of a prognostic model for overall survival in multiple myeloma using the Connect(®) MM Patient Registry. Br J Haematol. 2019;187:602–14. doi: 10.1111/bjh.16139.

43. Lee B-H, Park Y, Kim JH, Kang K-W, Lee SJ, Kim SJ, Kim BS. PD-L1 expression in bone marrow plasma cells as a biomarker to predict multiple myeloma prognosis: developing a nomogram-based prognostic model. Sci Rep. 2020;10:12641. doi: 10.1038/s41598-020-69616-5.

44. Zhao H, Li W, Li X, Ding Z, Zhao S. Survival benefit of resection surgery for lung adenocarcinoma with bone metastases and a post-operative prognosis nomogram establishment and validation. J Thorac Dis. 2022;14:4877–93. doi: 10.21037/jtd-22-1514.

45. Kim MS, Lee SY, Lee TR, Cho WH, Song WS, Koh JS, Lee JA, Yoo JY, Jeon DG. Prognostic nomogram for predicting the 5-year probability of developing metastasis after neo-adjuvant chemotherapy and definitive surgery for AJCC stage II extremity osteosarcoma. Ann Oncol. 2009;20:955–60. doi: 10.1093/annonc/mdn723.

46. Lakshman A, Alhaj Moustafa M, Rajkumar SV, Dispenzieri A, Gertz MA, Buadi FK, Lacy MQ, Dingli D, Fonder AL, Hayman SR, et al. Natural history of t(11;14) multiple myeloma. Leukemia. 2018;32:131–8. doi: 10.1038/leu.2017.204.

47. Kyle RA, Rajkumar SV. Multiple myeloma. N Engl J Med. 2004;351:1860–73. doi: 10.1056/NEJMra041875.

48. Bouchnita A, Eymard N, Moyo TK, Koury MJ, Volpert V. Bone marrow infiltration by multiple myeloma causes anemia by reversible disruption of erythropoiesis. Am J Hematol. 2016;91:371–8. doi: 10.1002/ajh.24291.

49. Kashyap R, Singh A, Kumar P. Prevalence of autoimmune hemolytic anemia in multiple myeloma: a prospective study. Asia-Pac J Clin Oncol. 2016;12:e319–322. doi: 10.1111/ajco.12230.

50. Liu L, Yu Z, Cheng H, Mao X, Sui W, Deng S, Wei X, Lv J, Du C, Xu J, et al. Multiple myeloma hinders erythropoiesis and causes anaemia owing to high levels of CCL3 in the bone marrow microenvironment. Sci Rep. 2020;10:20508. doi: 10.1038/s41598-020-77450-y.

51. Niesvizky R, Badros AZ. Complications of multiple myeloma therapy, part 2: risk reduction and management of venous thromboembolism, osteonecrosis of the jaw, renal complications, and anemia. J Natl Compr Cancer Network: JNCCN. 2010;8(Suppl 1):S13–20. doi: 10.6004/jnccn.2010.0112.

52. Hillengass J, Usmani S, Rajkumar SV, Durie BGM, Mateos M-V, Lonial S, Joao C, Anderson KC, García-Sanz R, Riva E, et al. International myeloma working group consensus recommendations on imaging in monoclonal plasma cell disorders. Lancet Oncol. 2019;20:e302–12. doi: 10.1016/S1470-2045(19)30309-2.

53. Feng Q, Hao J, Li A, Tong Z. Nomograms for death from Pneumocystis Jirovecii Pneumonia in HIV-Uninfected and HIV-Infected patients. Int J Gen Med. 2022;15:3055–67. doi: 10.2147/IJGM.S349786.

54. Shander A. Preoperative anemia and its management. Transfus Apheresis Science: Official J World Apheresis Association: Official J Eur Soc Haemapheresis. 2014;50:13–5. doi: 10.1016/j.transci.2013.12.006.

55. Park HY, Kim YH, Ahn JH, Ha KY, Kim SI, Jung JW. Unstable pathologic vertebral fractures in multiple myeloma: propensity score matched Cohort Study between reconstructive surgery with adjuvant radiotherapy and radiotherapy alone. J Korean Neurosurg Soc. 2022;65:287–96. doi: 10.3340/jkns.2021.0199.

56. Lu X, Liu W, Zhang L, Chen X, Yang L, Yao Q, Zhao J, He S, Wei J, Tian W. Eastern Cooperative Oncology Group, β2-microglobulin, hemoglobin, and lactate dehydrogenase can predict early grade ≥ 3 infection in patients with newly diagnosed multiple myeloma: a real-world multicenter study. Front Microbiol. 2023;14:1114972. doi: 10.3389/fmicb.2023.1114972.

57. Shen J, Du X, Zhao L, Luo H, Xu Z. Comparative analysis of the surgical treatment results for multiple myeloma bone disease of the spine and the long bone/soft tissue. Oncol Lett. 2018;15:10017–25. doi: 10.3892/ol.2018.8559.

58. Quidet M, Zairi F, Boyle E, Facon T, Vieillard M-H, Machuron F, Lejeune J-P, Assaker R. Evaluation of the relevance of surgery in patients with multiple myeloma harboring symptomatic spinal involvement: a retrospective Case Series. World Neurosurg. 2018;114:e356–65. doi: 10.1016/j.wneu.2018.02.184.

59. Joshi H, Lin S, Fei K, Renteria AS, Jacobs H, Mazumdar M, Jagannath S, Bickell NA. Multiple myeloma, race, insurance and treatment. Cancer Epidemiol. 2021;73:101974. doi: 10.1016/j.canep.2021.101974.

60. Amiri Z, Heidari A, Darbandi M, Yazdani Y, Jafari Navimipour N, Esmaeilpour M, Sheykhi F, Unal M. The Personal Health Applications of Machine Learning techniques in the internet of behaviors. Sustainability. 2023;15:12406. doi: 10.3390/su151612406.

Associated Data

Data Availability Statement

No datasets were generated or analysed during the current study.

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты