简介:摘要目的分析影响初治多发性骨髓瘤(NDMM)患者早期死亡(EM)的因素,建立其预测模型,以期识别EM风险。方法回顾性分析2009年5月至2017年1月吉林大学白求恩第一医院收治的275例NDMM患者,对6个月(EM6)、12个月(EM12)及24个月(EM24)内死亡患者初诊时基线特征进行单因素分析,并根据多因素分析结果建立EM的预测模型。结果本研究中EM6、EM12及EM24的发生率分别是5.5%、12.7%和30.2%;最常见的死亡原因为疾病复发/进展,在EM6、EM12及EM24中分别占60.0%、77.1%及84.3%。影响EM6的因素包括经白蛋白校正的血清钙(校正钙)>2.75 mmol/L和PLT<100×109/L;影响EM12的因素包括年龄>75岁、国际分期系统(ISS) Ⅲ期、修订版国际分期系统(R-ISS) Ⅲ期、校正钙>2.75 mmol/L、血清肌酐>177 μmol/L、PLT<100×109/L及骨髓浆细胞比例≥60%;影响EM24的因素中,除上述影响EM12的因素外,还包括男性和染色体核型1q+。多因素分析尚未发现EM6和EM12的独立预后因素。在EM24的多因素分析中,年龄>75岁、PLT<100×109/L和染色体核型1q+是EM24的独立预后因素。根据Logistic回归系数赋分:年龄>75岁:1分;PLT<100×109/L:2分;染色体核型1q+:1分,建立EM24预测模型,ROC曲线下面积为0.709(95%CI 0.626~0.793)。积分≥3分的患者24个月内死亡风险是0~2分患者的26倍,积分0~4分的NDMM患者中位总生存期分别为59、41、22、17.5及16个月(P<0.001)。结论年龄>75岁、PLT<100×109/L和染色体核型1q+为EM24的独立预后因素,依据上述变量构建的EM24预测模型有助于识别EM风险和预测生存,具有较好标准度与区分度。
简介:摘要目的探讨TLS-ERG融合基因阳性急性髓系白血病(AML)患者的临床特点及预后。方法回顾性分析2013年6月至2020年8月在吉林大学第一医院诊治的9例TLS-ERG融合基因阳性AML患者的临床资料,并复习相关文献。结果9例TLS-ERG融合基因阳性AML患者中,男性5例,女性4例,中位年龄16岁(6~40岁)。5例患者接受单纯化疗,3例患者接受异基因造血干细胞移植(allo-HSCT),1例患者未系统治疗。8例系统治疗患者中,首次诱导化疗完全缓解1例,诱导治疗完全缓解5例。5例单纯化疗患者中位总生存时间为1.5个月(1~11个月);其中3例首疗程未缓解,因感染死亡,2例复发后死亡。3例移植患者中位总生存时间为16个月(13~17个月);其中2例复发后死亡,1例随访截止前持续分子学完全缓解。结论TLS-ERG融合基因阳性在AML中发生率低,诱导治疗效果差,造血干细胞移植可能改善部分患者的预后,但并不能克服TLS-ERG融合基因阳性对预后的不良影响。
简介:摘要目的分析影响初治多发性骨髓瘤(NDMM)患者早期死亡(EM)的因素,建立其预测模型,以期识别EM风险。方法回顾性分析2009年5月至2017年1月吉林大学白求恩第一医院收治的275例NDMM患者,对6个月(EM6)、12个月(EM12)及24个月(EM24)内死亡患者初诊时基线特征进行单因素分析,并根据多因素分析结果建立EM的预测模型。结果本研究中EM6、EM12及EM24的发生率分别是5.5%、12.7%和30.2%;最常见的死亡原因为疾病复发/进展,在EM6、EM12及EM24中分别占60.0%、77.1%及84.3%。影响EM6的因素包括经白蛋白校正的血清钙(校正钙)>2.75 mmol/L和PLT<100×109/L;影响EM12的因素包括年龄>75岁、国际分期系统(ISS) Ⅲ期、修订版国际分期系统(R-ISS) Ⅲ期、校正钙>2.75 mmol/L、血清肌酐>177 μmol/L、PLT<100×109/L及骨髓浆细胞比例≥60%;影响EM24的因素中,除上述影响EM12的因素外,还包括男性和染色体核型1q+。多因素分析尚未发现EM6和EM12的独立预后因素。在EM24的多因素分析中,年龄>75岁、PLT<100×109/L和染色体核型1q+是EM24的独立预后因素。根据Logistic回归系数赋分:年龄>75岁:1分;PLT<100×109/L:2分;染色体核型1q+:1分,建立EM24预测模型,ROC曲线下面积为0.709(95%CI 0.626~0.793)。积分≥3分的患者24个月内死亡风险是0~2分患者的26倍,积分0~4分的NDMM患者中位总生存期分别为59、41、22、17.5及16个月(P<0.001)。结论年龄>75岁、PLT<100×109/L和染色体核型1q+为EM24的独立预后因素,依据上述变量构建的EM24预测模型有助于识别EM风险和预测生存,具有较好标准度与区分度。