Validación de modelos de pronóstico en una cohorte colombiana de pacientes con mieloma múltiple: Un estudio con datos del mundo real

Título: Validación de Modelos de Pronóstico en una Cohorte Colombiana de Pacientes con Mieloma Múltiple: Un Estudio con Datos del Mundo Real. Introducción: el mieloma múltiple (MM) es una enfermedad hematológica maligna que afecta a un número significativo de pacientes en Colombia y en todo el mundo...

Full description

Autores:
Pedraza Morales, Julian Eduardo
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
Repositorio:
Repositorio UNAB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/22620
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12749/22620
Palabra clave:
Medical sciences
Health sciences
Overall Survival (OS)
Kaplan-Meier (KM)
Discrimination
Calibration
Progression-free survival (PFS)
International staging system (ISS)
Risk model validation
Multiple myeloma (MM)
National registry of hematological oncological diseases in Colombia (RENEHOC)
Plasma cell diseases
Medical literature
Epidemiology
Neoplasms
Ciencias médicas
Enfermedades de las células plasmáticas
Literatura médica
Ciencias de la salud
Epidemiología
Neoplasmas
Mieloma múltiple (MM)
Supervivencia global (SG)
Supervivencia libre de progresión (SLP)
Índice de Estadificación Internacional (ISS)
Validación
Registro nacional de enfermedades hematológicas oncológicas en Colombia (RENEHOC)
Kaplan-Meier (KM)
Modelos de riesgo
Discriminación
Calibración
Rights
License
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description Título: Validación de Modelos de Pronóstico en una Cohorte Colombiana de Pacientes con Mieloma Múltiple: Un Estudio con Datos del Mundo Real. Introducción: el mieloma múltiple (MM) es una enfermedad hematológica maligna que afecta a un número significativo de pacientes en Colombia y en todo el mundo. Para su estudio, el Registro Nacional de Enfermedades Hematológicas Oncológicas en Colombia (RENEHOC) recopila datos del mundo real de forma cooperativa con la participación de múltiples centros. La enfermedad presenta un pronóstico variable y se han identificado diversos factores de riesgo. Si bien, existen varios modelos de predicción para la supervivencia global (SG), como el International Staging System (ISS) y el Revised International Staging System (R-ISS), ampliamente reconocidos en las guías de manejo, aún falta una validación en el contexto local. Objetivo: En este estudio, se llevó a cabo un proceso de identificación de modelos de riesgo aplicables en la cohorte, seguido de una validación externa de los modelos identificados. Además, se describieron las características clínicas y citogenéticas, y se analizó la supervivencia de los pacientes con MM incluidos en el registro RENEHOC. Metodología: Los datos provienen de RENEHOC, una iniciativa que ha estado recopilando información de manera ambispectiva desde 2018, cuenta con la participación de 25 centros en 6 ciudades colombianas. Para identificar modelos de riesgo aplicables, se llevó a cabo una exhaustiva revisión de la literatura médica. Se definió la supervivencia global (SG) como la muerte por cualquier causa y la supervivencia libre de progresión (SLP) como un desenlace compuesto que incluye muerte por cualquier causa, recaída, progresión y cambio a terapia de segunda línea. Los análisis de supervivencia se realizaron utilizando el método de Kaplan-Meier (KM) y se estratificaron según los niveles de riesgo de los modelos bajo estudio. Para evaluar las diferencias entre los grupos de riesgo, se aplicó el test de Mantel-Cox log-Rank. En el proceso de validación de los modelos de riesgo, se compararon las curvas de SG, las razones de riesgo (HR), y se evaluó la capacidad de discriminación mediante el índice de concordancia de Harrell, la estadística de concordancia no sesgada de Gönen y Heller, así como el puntaje Brier. Estas estadísticas se compararon con las de los modelos de derivación y validación externa disponibles en la literatura. Resultados: Este estudio analizó una cohorte de 1579 pacientes con mieloma múltiple (MM). Se destaca que este informe proporciona una actualización de los datos epidemiológicos de los pacientes registrados en el RENEHOC de Colombia, con un aumento significativo de 689 nuevos casos en comparación con el último informe. La mediana de edad de la cohorte fue de 67 años, con un 59.3% de los pacientes mayores de 65 años. Se detallaron datos clínicos, resultados de pruebas de laboratorio, características citogenéticas y tratamientos aplicados. En el análisis de supervivencia, que incluyó 1408 observaciones con una mediana de seguimiento de 19.1 meses, se registró una tasa de mortalidad a los 5 años del 21.8% (344 individuos), y la mediana de SG para toda la cohorte fue de 98.2 meses. Respecto al análisis de SLP, la mediana fue de 31.3 meses. Se seleccionaron dos modelos para evaluar su desempeño, el Durie Salmon (DS) y el ISS. El ISS reveló diferencias significativas en la mediana de supervivencia global entre los grupos: ISS I tuvo una mediana de 106.2 meses, ISS II tuvo 77.4 meses y ISS III tuvo 63.1 meses (p = 0.001). La capacidad predictiva del modelo ISS se evaluó mediante el índice de concordancia de Harrell y el estadístico de K de Gonen-Heller, demostrando una capacidad de discriminación moderada y una buena calibración del modelo. Asimismo, se efectuó un análisis similar utilizando la escala DS, en la que se observó que el grupo IB tenía la mediana de SG más baja, con 15.1 meses, mientras que los grupos DS II, IIB, III y IIIB no presentaron diferencias significativas. Sin embargo, la prueba de proporcionalidad de Schoenfeld indicó una violación significativa de la proporcionalidad de riesgos en el modelo DS, y los índices de concordancia reflejaron una capacidad de discriminación moderada en este modelo. Conclusiones: se evaluaron los modelos de riesgo DS e ISS, se logró hacer una validación y calibración del ISS, por otra parte, el DS no cumplió con la hipótesis de proporcionalidad de riesgo y se desaconseja su uso para discriminación de riesgo. No fue posible validar modelos que incluyan la citogenética o la deshidrogenasa láctica (LDH), se resaltó la importancia de considerar estas variables, en futuras investigaciones.
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spelling Villar Centeno, Luis Ángel45ec4e39-a12e-481c-96c4-151f8a8c2774Abello Polo, Virginia1d8aca5e-01a3-4c54-bc36-6e1f5deed8baPedraza Morales, Julian Eduardo062209e2-28bc-412c-b16a-40eceec8e559Villar Centeno, Luis Ángel [0000048488]Abello Polo, Virginia [0000744212]Villar Centeno, Luis Ángel [es&oi=ao]Abello Polo, Virginia [es&oi=ao]Pedraza Morales, Julian Eduardo [0000-0001-6744-2469]Abello Polo, Virginia [0000-0001-6507-4041]Colombia2022-2023UNAB Campus Bucaramanga2023-11-07T16:03:40Z2023-11-07T16:03:40Z2023-10-02http://hdl.handle.net/20.500.12749/22620instname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABreponame:Repositorio Institucional UNABrepourl:https://repository.unab.edu.coTítulo: Validación de Modelos de Pronóstico en una Cohorte Colombiana de Pacientes con Mieloma Múltiple: Un Estudio con Datos del Mundo Real. Introducción: el mieloma múltiple (MM) es una enfermedad hematológica maligna que afecta a un número significativo de pacientes en Colombia y en todo el mundo. Para su estudio, el Registro Nacional de Enfermedades Hematológicas Oncológicas en Colombia (RENEHOC) recopila datos del mundo real de forma cooperativa con la participación de múltiples centros. La enfermedad presenta un pronóstico variable y se han identificado diversos factores de riesgo. Si bien, existen varios modelos de predicción para la supervivencia global (SG), como el International Staging System (ISS) y el Revised International Staging System (R-ISS), ampliamente reconocidos en las guías de manejo, aún falta una validación en el contexto local. Objetivo: En este estudio, se llevó a cabo un proceso de identificación de modelos de riesgo aplicables en la cohorte, seguido de una validación externa de los modelos identificados. Además, se describieron las características clínicas y citogenéticas, y se analizó la supervivencia de los pacientes con MM incluidos en el registro RENEHOC. Metodología: Los datos provienen de RENEHOC, una iniciativa que ha estado recopilando información de manera ambispectiva desde 2018, cuenta con la participación de 25 centros en 6 ciudades colombianas. Para identificar modelos de riesgo aplicables, se llevó a cabo una exhaustiva revisión de la literatura médica. Se definió la supervivencia global (SG) como la muerte por cualquier causa y la supervivencia libre de progresión (SLP) como un desenlace compuesto que incluye muerte por cualquier causa, recaída, progresión y cambio a terapia de segunda línea. Los análisis de supervivencia se realizaron utilizando el método de Kaplan-Meier (KM) y se estratificaron según los niveles de riesgo de los modelos bajo estudio. Para evaluar las diferencias entre los grupos de riesgo, se aplicó el test de Mantel-Cox log-Rank. En el proceso de validación de los modelos de riesgo, se compararon las curvas de SG, las razones de riesgo (HR), y se evaluó la capacidad de discriminación mediante el índice de concordancia de Harrell, la estadística de concordancia no sesgada de Gönen y Heller, así como el puntaje Brier. Estas estadísticas se compararon con las de los modelos de derivación y validación externa disponibles en la literatura. Resultados: Este estudio analizó una cohorte de 1579 pacientes con mieloma múltiple (MM). Se destaca que este informe proporciona una actualización de los datos epidemiológicos de los pacientes registrados en el RENEHOC de Colombia, con un aumento significativo de 689 nuevos casos en comparación con el último informe. La mediana de edad de la cohorte fue de 67 años, con un 59.3% de los pacientes mayores de 65 años. Se detallaron datos clínicos, resultados de pruebas de laboratorio, características citogenéticas y tratamientos aplicados. En el análisis de supervivencia, que incluyó 1408 observaciones con una mediana de seguimiento de 19.1 meses, se registró una tasa de mortalidad a los 5 años del 21.8% (344 individuos), y la mediana de SG para toda la cohorte fue de 98.2 meses. Respecto al análisis de SLP, la mediana fue de 31.3 meses. Se seleccionaron dos modelos para evaluar su desempeño, el Durie Salmon (DS) y el ISS. El ISS reveló diferencias significativas en la mediana de supervivencia global entre los grupos: ISS I tuvo una mediana de 106.2 meses, ISS II tuvo 77.4 meses y ISS III tuvo 63.1 meses (p = 0.001). La capacidad predictiva del modelo ISS se evaluó mediante el índice de concordancia de Harrell y el estadístico de K de Gonen-Heller, demostrando una capacidad de discriminación moderada y una buena calibración del modelo. Asimismo, se efectuó un análisis similar utilizando la escala DS, en la que se observó que el grupo IB tenía la mediana de SG más baja, con 15.1 meses, mientras que los grupos DS II, IIB, III y IIIB no presentaron diferencias significativas. Sin embargo, la prueba de proporcionalidad de Schoenfeld indicó una violación significativa de la proporcionalidad de riesgos en el modelo DS, y los índices de concordancia reflejaron una capacidad de discriminación moderada en este modelo. Conclusiones: se evaluaron los modelos de riesgo DS e ISS, se logró hacer una validación y calibración del ISS, por otra parte, el DS no cumplió con la hipótesis de proporcionalidad de riesgo y se desaconseja su uso para discriminación de riesgo. No fue posible validar modelos que incluyan la citogenética o la deshidrogenasa láctica (LDH), se resaltó la importancia de considerar estas variables, en futuras investigaciones.Asociación Colombiana de Hematología y Oncología (ACHO)Resumen del estudio 7 Summary 9 1. Planteamiento del problema 11 2. Marco teórico 14 2.1. Incidencia del mieloma 14 2.2. Mortalidad e impacto en años de vida perdida 14 2.3. La supervivencia global en los pacientes colombianos 15 2.4. Historia natural de la enfermedad 15 2.5. Perspectiva histórica del tratamiento para el mieloma múltiple 16 2.6. Factores de pronóstico 17 2.6.1. La edad al momento de diagnóstico 17 2.6.2. La biología tumoral y las anormalidades citogenéticas 17 2.6.3. La carga tumoral 19 2.6.4. Tipos de tratamientos de inducción para el mieloma múltiple 21 2.6.5. El trasplante de médula ósea 21 2.7. Modelos de predicción de supervivencia 22 2.7.1. Modelo de Walndenstrom 22 2.7.2. Modelo del International SWOG 22 2.7.3. Modelo del International Staging System 23 2.7.4. Modelo del International Staging System revisado (R-ISS) 25 2.7.5. Modelo de la segunda revisión del International Staging System revisado (R2-ISS) 26 2.7.6. Modelo aditivo de la clínica mayo 27 2.7.7. Modelo Connect 27 2.8. Recomendaciones de las guías de práctica clínica para la clasificación del riesgo 28 2.9. Herramientas estadísticas 28 2.9.1. Manejo de variables 28 2.9.2. Estadísticas descriptivas poblacionales con medidas de tendencia central y proporciones 29 2.9.3. Estadísticas descriptivas de datos continuos para normalidad 29 2.9.4. Análisis de supervivencia 29 2.9.5. Estadísticos en los análisis de supervivencia y evaluación del desempeño de escalas de riesgo 30 3. Estado del arte 34 4. Objetivos 36 4.1. Objetivo general 36 4.2. Objetivos específicos 36 5. Metodología propuesta y desarrollo metodológico por objetivos 37 5.1. Diseño general del estudio y diseño general de la cohorte RENEHOC 37 5.2. Manejo de los datos del registro RENEHOC 37 5.3. Calidad de los datos en el registro RENEHOC 37 5.4. Datos disponibles en registro y datos necesarios para la validación de modelos de predicción. 38 5.5. Manejo de datos perdidos e información faltante 40 5.6. Software para el análisis de datos 40 5.7. Desarrollo por objetivos 40 5.7.1. Caracterizar la población de pacientes con mieloma múltiple del registro RENEHOC. 40 5.7.2. Analizar la supervivencia global de la cohorte 41 5.7.3. Evaluar las funciones de SG de los pacientes de la cohorte de acuerdo a su riesgo según las escalas de riesgo aplicables. 41 5.7.4. Analizar el desempeño de las escalas ISS y R-ISS según su capacidad de discriminación en pacientes con mieloma múltiple de la cohorte RENEHOC. 41 5.7.5. Explorar factores de riesgo adicionales a los modelos de predicción en la cohorte RENEHOC. 42 6. Resultados y productos esperados y potenciales beneficiarios 43 6.1. relacionados con la generación de nuevo conocimiento 43 6.2. Relacionados con el desarrollo tecnológico e innovación 43 6.3. fortalecimiento de la capacidad científica institucional 44 6.4. Dirigidos a la apropiación social del conocimiento e impactos esperados a partir del uso de los resultados 44 7. Consideraciones éticas y disposiciones vigentes 45 8. Resultados 46 8.1. Caracterización de la cohorte de pacientes con mieloma múltiple del registro RENEHOC 46 8.1.1. Caracterización general de la cohorte 46 8.1.2. La distribución de las escalas de riesgo en RENEHOC 47 8.1.3. Caracterización de los datos perdidos de la cohorte de pacientes con mieloma múltiple del registro RENEHOC 48 8.2. Análisis de supervivencia de la cohorte 49 8.2.1. Análisis de supervivencia global de la cohorte de pacientes con mieloma múltiple del registro RENEHOC 49 8.2.2. Análisis de supervivencia libre de progresión de la cohorte de pacientes con mieloma múltiple del registro RENEHOC 49 8.2.3. Elección de modelos de riesgo aplicables en la cohorte RENEHOC para predicción de SG 49 8.2.4. Análisis de supervivencia global de la cohorte de pacientes con mieloma múltiple del registro RENEHOC de acuerdo a las escalas de riesgo disponibles 50 8.3. Análisis el desempeño de las escalas de riesgo según su capacidad de discriminación de SG en pacientes con mieloma múltiple de la cohorte RENEHOC. 50 8.3.1. Desempeño del modelo ISS para predecir SG - regresión de riesgos proporcionales de Cox. 50 8.3.2. Desempeño del modelo ISS para predecir SG prueba de proporcionalidad de Schoenfeld 51 8.3.3. Discriminación y calibración del modelo ISS para predecir SG: Score de Brier, índice de concordancia de Harrell (C-index) y estadístico de K de Gonen-Heller 51 8.3.4. Desempeño del modelo DS para predecir SG - regresión de riesgos proporcionales de Cox. 53 8.3.5. Desempeño del modelo DS para predecir SG prueba de proporcionalidad de Schoenfeld 53 8.3.6. Discriminación y calibración del modelo DS para predecir SG: Score de Brier, índice de concordancia de Harrell (C-index) y estadístico de K de Gonen-Heller 53 8.4. Explorar factores de riesgo adicionales a los modelos de predicción en la cohorte RENEHOC. 54 9. Discusión 55 10. Conclusión 59 Tabla 1. Características clínicas de los pacientes con mieloma de la cohorte de pacientes RENEHOC 60 Tabla 2. Características biológicas del mieloma de la cohorte de pacientes RENEHOC 61 Tabla 3. Características citogenéticas de la cohorte de pacientes RENEHOC 62 Tabla 4. Distribución de las escalas de riesgo de la cohorte de pacientes RENEHOC 63 Tabla 5. Distribución de los tratamientos de primera línea y el trasplante de médula ósea en como consolidación de primera línea de manejo de la cohorte de pacientes con mieloma RENEHOC 64 Tabla 6. Tabla de contingencia con los ISS reportados e ISS calculados en la cohorte de pacientes con mieloma del registro RENEHOC índice de Kappa de Cohen 65 Tabla 7. Comparación de los grupos de pacientes con seguimiento y sin seguimiento en la cohorte de pacientes con mieloma de reciente diagnóstico del registro RENEHOC 66 Tabla 8. Datos de supervivencia global para el total de la cohorte de mieloma del registro RENEHOC con algún seguimiento 68 Figura 1. Supervivencia global del total de la cohorte de mieloma del registro RENEHOC con seguimiento 69 Figura 2. Supervivencia libre de progresión de la cohorte de mieloma del registro RENEHOC con seguimiento 70 Tabla 9. Datos de supervivencia libre de progresión para el total de la cohorte de mieloma del registro RENEHOC con algún seguimiento 71 Figura 3. Búsqueda de la literatura y escalas de riesgo elegidas según las variables RENEHOC 72 Tabla 10. Evaluación de modelos de riesgo aplicables en la cohorte RENEHOC para predicción de SG 73 Tabla 11. Datos de supervivencia global a 5 años de los pacientes con mieloma del registro RENEHOC para los grupos ISS I, II, III 76 Datos de supervivencia global a 5 años de los pacientes con mieloma del registro RENEHOC para los grupos ISS I, II, III 76 Figura 4. supervivencia global a 5 años de los pacientes con mieloma del registro RENEHOC para los grupos ISS I, II, III 77 Tabla 12. valores observados y esperados en las funciones de SG según los grupos ISS para la cohorte de pacientes con mieloma con algún seguimiento de RENEHOC 78 Tabla 13. Datos de supervivencia global a 5 años de los pacientes con mieloma del registro RENEHOC para los grupos Durie Salmon 79 Datos de supervivencia global a 5 años de los pacientes con mieloma del registro RENEHOC para los grupos Durie Salmon 79 Tabla 14. Valores observados y esperados en las funciones de SG según los grupos DS para la cohorte de pacientes con mieloma con algún seguimiento de RENEHOC 80 Tabla 15. Regresión de Cox para ISS y SG de la cohorte de pacientes con mieloma RENEHOC 81 Regresión de Cox para ISS y SG de la cohorte de pacientes con mieloma RENEHOC 81 Tabla 16. Regresión logística para ISS y muerte en diferentes periodos - Score Brier 82 Tabla 17. Medidas de discriminación y Hazard Ratio (HR) evaluado en las cohortes de derivación y validación 83 Tabla 18. Tabla contingencia muertes observadas y esperadas a 5 años para el ISS, estudio de referencia Palumbo y cols. 84 Figura 5. supervivencia global a 5 años de los pacientes con mieloma del registro RENEHOC para los grupos Durie Salmon 85 Tabla 19. Regresión de Cox para DS y SG de la cohorte de pacientes con mieloma RENEHOC 86 Tabla 20. Regresión logística bivariada para DS y muerte en diferentes periodos - Score Brier 87 Tabla 21. Medidas de discriminación y Hazard Ratio (HR) evaluado en las cohortes de derivación y validación para la escala DS 88 Tabla 22. Tabla contingencia medianas de supervivencia observadas y esperadas para el DS, estudio de referencia Greipp y cols. 89 Tabla 23. Análisis de regresión de Cox bivariado para identificar covariables posiblemente asociadas a mayor riesgo en la cohorte RENEHOC 90 10. Cronograma 91 10.1. Cronograma del registro RENEHOC 91 10.2. Cronograma del proyecto de validación de escalas de riesgo ISS y R-ISS en mieloma múltiple 92 Referencias bibliográficas 93 ANEXO 1. PROTOCOLO RENEHOC 98 ANEXO 2. VARIABLES DISPOINIBLES PARA MIELOMA -RENEHOC 264 ANEXO 3. BÚSQUEDA DE MODELOS DE RIESGO PARA MIELOMA 275 ANEXO 4. APROBACIÓN COMITÉ DE ÉTICA 320MaestríaTitle: Validation of Prognostic Models in a Colombian Cohort of Multiple Myeloma Patients: A Real-World Data Study Introduction: Multiple myeloma (MM) is a malignant hematologic disease that affects a significant number of patients in Colombia and worldwide. For its study, the National Registry of Hematologic Oncological Diseases in Colombia (RENEHOC) collects real-world data cooperatively with the participation of multiple centers. The disease has a variable prognosis, and various risk factors have been identified. While there are several prediction models for overall survival (OS), such as the International Staging System (ISS) and the Revised International Staging System (R-ISS), widely recognized in clinical guidelines, local context validation is still lacking. Objective: In this study, a process of identifying applicable risk models in the cohort was conducted, followed by an external validation of the identified models. Additionally, the clinical and cytogenetic characteristics were described, and the survival of MM patients included in the RENEHOC registry was analyzed. Methodology: RENEHOC has been collecting information prospectively since 2018, with the participation of 25 centers in 6 Colombian cities. To identify applicable risk models, an exhaustive review of medical literature was conducted. Overall survival (OS) was defined as death from any cause, and progression-free survival (PFS) was defined as a composite outcome that includes death from any cause, relapse, progression, and change to second-line therapy. Survival analyses were performed using the Kaplan-Meier (KM) method and were stratified according to the risk levels of the models under study. To assess differences between risk groups, the Mantel-Cox log-Rank test was applied. In the process of validating risk models, OS curves and hazard ratios (HR) were compared, and discrimination capacity was evaluated using the Harrell concordance index, the unbiased Gönen and Heller concordance statistic, as well as the Brier score. These statistics were compared with those from derivation and external validation models available in the medical literature when applicable. Results: This study analyzed a cohort of 1579 patients with multiple myeloma (MM). It is noteworthy that this report provides an update on the epidemiological data of patients registered in Colombia's RENEHOC, with a significant increase of 689 new cases compared to the last report. The median age of the cohort was 67 years, with 59.3% of patients being over 65 years old. Clinical data, laboratory test results, cytogenetic characteristics, and applied treatments were detailed. In the survival analysis, which included 1408 observations with a median follow-up of 19.1 months, a 5-year mortality rate of 21.8% (344 individuals) was recorded, and the median OS for the entire cohort was 98.2 months. Regarding PFS analysis, the median was 31.3 months. Two models were selected to assess their performance, the Durie Salmon (DS) and the ISS. ISS revealed significant differences in the median overall survival between groups: ISS I had a median of 106.2 months, ISS II had 77.4 months, and ISS III had 63.1 months (p = 0.001). The predictive capacity of the ISS model was evaluated using the Harrell concordance index and the K statistic by Gonen-Heller, demonstrating a moderate discrimination capacity and good model calibration. Likewise, a similar analysis was performed using the DS scale, where group IB had the lowest median of 15.1 months, while DS II, IIB, III, and IIIB groups did not show significant differences. However, the Schoenfeld proportionality test indicated a significant violation of the proportional hazards assumption in the DS model, and the concordance indices reflected a moderate discrimination capacity in this model. Conclusions: The DS and ISS risk models were evaluated, and validation and calibration of the ISS were achieved. On the other hand, the DS model did not meet the proportional hazards assumption and is discouraged for risk discrimination. It was not possible to validate models that include cytogenetics or lactate dehydrogenase (LDH). The importance of considering these variables in future research was emphasized.Modalidad Presencialapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Validación de modelos de pronóstico en una cohorte colombiana de pacientes con mieloma múltiple: Un estudio con datos del mundo realValidation of Prognostic Models in a Colombian Cohort of Multiple Myeloma Patients: A RealWorld Data StudyThesisinfo:eu-repo/semantics/masterThesisTesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/redcol/resource_type/TMMagíster en Métodos para la Producción y Aplicación de Conocimiento Científico en SaludUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad Ciencias de la SaludMaestría en Métodos para la Producción y Aplicación de Conocimiento Científico en SaludMedical sciencesHealth sciencesOverall Survival (OS)Kaplan-Meier (KM)DiscriminationCalibrationProgression-free survival (PFS)International staging system (ISS)Risk model validationMultiple myeloma (MM)National registry of hematological oncological diseases in Colombia (RENEHOC)Plasma cell diseasesMedical literatureEpidemiologyNeoplasmsCiencias médicasEnfermedades de las células plasmáticasLiteratura médicaCiencias de la saludEpidemiologíaNeoplasmasMieloma múltiple (MM)Supervivencia global (SG)Supervivencia libre de progresión (SLP)Índice de Estadificación Internacional (ISS)ValidaciónRegistro nacional de enfermedades hematológicas oncológicas en Colombia (RENEHOC)Kaplan-Meier (KM)Modelos de riesgoDiscriminaciónCalibraciónRajkumar SV. Multiple myeloma: 2018 update on diagnosis, risk-stratification, and management. 2018Ludwig H, Bolejack V, Crowley J, Bladé J, San Miguel J, Kyle RA, et al. Survival and years of life lost in different age cohorts of patients with multiple myeloma. Journal of Clinical Oncology. 2010 Mar 20;28(9):1599–605.Zhou L, Yu Q, Wei G, Wang L, Huang Y, Hu K, et al. Measuring the global, regional, and national burden of multiple myeloma from 1990 to 2019. BMC Cancer [Internet]. 2021 Dec 1 [cited 2023 Jan 17];21(1):1–13. Available from: https://bmccancer.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12885-021-08280-yCuenta de alto costo. Cuenta de alto costo. 2022 [cited 2022 Sep 14]. SITUACIÓN DEL CÁNCER Transformando la información en acciones para una mejor salud EN LA POBLACIÓN ADULTA ATENDIDA EN EL SGSSS DE COLOMBIA 2021. Available from: https://cuentadealtocosto.org/site/wp-content/uploads/2022/08/01_agosto_libro_cancer_2021_final.pdfDivi-Sion Of Hematology KS. 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