A clinical-molecular prognostic model to predict survival in patients with post polycythemia vera and post essential thrombocythemia myelofibrosis

骨髓纤维化 原发性血小板增多症 真性红细胞增多症 体质症状 医学 内科学 队列 比例危险模型 胃肠病学 鲁索利替尼 预测模型 生存分析 总体生存率 肿瘤科 疾病 骨髓
作者
Francesco Passamonti,Toni Giorgino,Barbara Mora,Paola Guglielmelli,Elisa Rumi,Margherita Maffioli,Alessandro Rambaldi,Marianna Caramella,Rami Komrokji,Jason Gotlib,Jean‐Jacques Kiladjian,Francisco Cervantes,Timothy Devos,Francesca Palandri,Valerio De Stefano,Marco Ruggeri,Richard T. Silver,Giulia Benevolo,Francesco Albano,Domenica Caramazza,Michele Merli,Daniela Pietra,Rosario Casalone,Giada Rotunno,Tiziano Barbui,Mario Cazzola,Alessandro M. Vannucchi
出处
期刊:Leukemia [Springer Nature]
卷期号:31 (12): 2726-2731 被引量:232
标识
DOI:10.1038/leu.2017.169
摘要

Polycythemia vera (PV) and essential thrombocythemia (ET) are myeloproliferative neoplasms with variable risk of evolution into post-PV and post-ET myelofibrosis, from now on referred to as secondary myelofibrosis (SMF). No specific tools have been defined for risk stratification in SMF. To develop a prognostic model for predicting survival, we studied 685 JAK2, CALR, and MPL annotated patients with SMF. Median survival of the whole cohort was 9.3 years (95% CI: 8-not reached-NR-). Through penalized Cox regressions we identified negative predictors of survival and according to beta risk coefficients we assigned 2 points to hemoglobin level <11 g/dl, to circulating blasts ⩾3%, and to CALR-unmutated genotype, 1 point to platelet count <150 × 109/l and to constitutional symptoms, and 0.15 points to any year of age. Myelofibrosis Secondary to PV and ET-Prognostic Model (MYSEC-PM) allocated SMF patients into four risk categories with different survival (P<0.0001): low (median survival NR; 133 patients), intermediate-1 (9.3 years, 95% CI: 8.1-NR; 245 patients), intermediate-2 (4.4 years, 95% CI: 3.2-7.9; 126 patients), and high risk (2 years, 95% CI: 1.7-3.9; 75 patients). Finally, we found that the MYSEC-PM represents the most appropriate tool for SMF decision-making to be used in clinical and trial settings.
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