Both MGUS and SMM are typically asy

Both MGUS and SMM are typically asymptomatic and often identified incidentally. Upon diagnosis of these precursor conditions, a risk stratification framework is imperative to ascertain progression risks and tailor follow-up intervals. Notable stratification models from the Mayo Clinic and a Spanish research group have emerged, utilizing factors such as immunoparesis and bone marrow plasma cell percentages. Nevertheless, these models are derived from incidentally diagnosed cohorts, thus casting doubt on their predictive power in a broader context[5, 6]. Furthermore, neither model has demonstrated efficacy in accurately identifying patients with a 50% risk of progression to MM within two years, indicating a pressing need for more precise predictive tools.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

โดยทั่วไปแล้วทั้ง MGUS และ SMM จะไม่แสดงอาการและมักตรวจพบโดยบังเอิญ เมื่อวินิจฉัยเงื่อนไขของสารตั้งต้นเหล่านี้ กรอบงานการแบ่งชั้นความเสี่ยงมีความจำเป็นที่จะต้องตรวจสอบความเสี่ยงของความก้าวหน้าและปรับช่วงการติดตามผลให้เหมาะสม แบบจำลองการแบ่งชั้นที่โดดเด่นจาก Mayo Clinic และกลุ่มวิจัยของสเปนได้เกิดขึ้น โดยใช้ปัจจัยต่างๆ เช่น ภูมิคุ้มกันบกพร่อง และเปอร์เซ็นต์พลาสมาของเซลล์ไขกระดูก อย่างไรก็ตาม โมเดลเหล่านี้ได้มาจากกลุ่มที่ได้รับการวินิจฉัยโดยบังเอิญ ดังนั้นจึงทำให้เกิดความสงสัยเกี่ยวกับอำนาจการทำนายในบริบทที่กว้างขึ้น[5, 6] นอกจากนี้ ทั้งสองแบบจำลองไม่ได้แสดงให้เห็นประสิทธิภาพในการระบุผู้ป่วยอย่างแม่นยำ โดยมีความเสี่ยง 50% ที่จะลุกลามไปสู่ ​​MM ภายในสองปี ซึ่งบ่งชี้ถึงความจำเป็นเร่งด่วนสำหรับเครื่องมือคาดการณ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ทั้ง MGUS และ SMM มักจะไม่มีอาการและมักจะพบโดยบังเอิญ เมื่อได้รับการวินิจฉัยว่าเป็นโรคที่เป็นลางสังหรณ์เหล่านี้กรอบการแบ่งชั้นความเสี่ยงจะต้องกำหนดความเสี่ยงของความก้าวหน้าและปรับช่วงเวลาในการติดตาม Mayo Clinic และทีมวิจัยในสเปนได้สร้างแบบจําลองการแบ่งชั้นที่น่าสังเกตโดยใช้ปัจจัยต่าง ๆ เช่นอัมพาตภูมิคุ้มกันและเปอร์เซ็นต์ของเซลล์ไขกระดูกพลาสมา อย่างไรก็ตามแบบจำลองเหล่านี้มาจากคิวของการวินิจฉัยโดยบังเอิญดังนั้นจึงมีข้อสงสัยเกี่ยวกับความสามารถในการคาดการณ์ในบริบทที่กว้างขึ้น [5, 6] นอกจากนี้ แบบจำลองทั้งสองนี้ยังไม่ได้พิสูจน์ถึงประสิทธิภาพในการระบุผู้ป่วยที่มีความเสี่ยง 50% ที่จะก้าวหน้าเป็น MM ได้อย่างแม่นยําภายในสองปี ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความจําเป็นเร่งด่วนของเครื่องมือคาดการณ์ที่แม่นยํายิ่งขึ้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ทั้งMGUSและSMMโดยทั่วไปไม่มีอาการมักพบโดยบังเอิญ เมื่อมีการวินิจฉัยเงื่อนไขเบื้องต้นเหล่านี้แล้วจะต้องมีการสร้างกรอบความเสี่ยงแบบลําดับชั้นเพื่อกําหนดความเสี่ยงในการพัฒนาและกําหนดช่วงการติดตามผล รูปแบบลําดับชั้นที่น่าสังเกตจากคลินิกMayoและทีมวิจัยชาวสเปนได้ปรากฏขึ้นโดยใช้ปัจจัยต่างๆเช่นภูมิคุ้มกันบกพร่องและเปอร์เซ็นต์ของเซลล์ไขกระดูก อย่างไรก็ตามแบบจําลองเหล่านี้มาจากคิวที่ได้รับการวินิจฉัยโดยบังเอิญและทําให้เกิดข้อสงสัยเกี่ยวกับความสามารถในการทํานายในบริบทที่กว้างขึ้น[5,6 ] นอกจากนี้ทั้งสองโมเดลไม่ได้พิสูจน์ความถูกต้องของการระบุผู้ป่วยที่มีความเสี่ยง50 %ต่อMMภายในสองปีแสดงให้เห็นถึงความจําเป็นเร่งด่วนสําหรับเครื่องมือการคาดการณ์ที่แม่นยํามากขึ้น