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Enregistrement W2587842268 · doi:10.3390/ijms18020415

Azacitidine for Front-Line Therapy of Patients with AML: Reproducible Efficacy Established by Direct Comparison of International Phase 3 Trial Data with Registry Data from the Austrian Azacitidine Registry of the AGMT Study Group

2017· article· en· W2587842268 sur OpenAlexaff
Lisa Pleyer, Hartmut Döhner, Hervé Dombret, John F. Seymour, Andre C. Schuh, C.L. Beach, Arlene S. Swern, Sonja Burgstaller, Reinhard Stauder, Michael Girschikofsky, Heinz Sill, Konstantin Schlick, Josef Thaler, Britta Halter, Sigrid Machherndl Spandl, Armin Zebisch, Angelika Pichler, Michael Pfeilstöcker, Eva Maria Autzinger, Alois Lang, Klaus Geißler, Daniela Voskova, Wolfgang R. Sperr, Sabine Hojas, Inga Mandac Rogulj, Johannes Andel, Richard Greil

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesCelgene
Mots-clésAzacitidineMedicineFront lineClinical trialInternal medicineOncologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We recently published a clinically-meaningful improvement in median overall survival (OS) for patients with acute myeloid leukaemia (AML), >30% bone marrow (BM) blasts and white blood cell (WBC) count ≤15 G/L, treated with front-line azacitidine versus conventional care regimens within a phase 3 clinical trial (AZA-AML-001; NCT01074047; registered: February 2010). As results obtained in clinical trials are facing increased pressure to be confirmed by real-world data, we aimed to test whether data obtained in the AZA-AML-001 trial accurately represent observations made in routine clinical practice by analysing additional AML patients treated with azacitidine front-line within the Austrian Azacitidine Registry (AAR; NCT01595295; registered: May 2012) and directly comparing patient-level data of both cohorts. We assessed the efficacy of front-line azacitidine in a total of 407 patients with newly-diagnosed AML. Firstly, we compared data from AML patients with WBC ≤ 15 G/L and >30% BM blasts included within the AZA-AML-001 trial treated with azacitidine (“AML-001” cohort; n = 214) with AAR patients meeting the same inclusion criteria (“AAR (001-like)” cohort; n = 95). The current analysis thus represents a new sub-analysis of the AML-001 trial, which is directly compared with a new sub-analysis of the AAR. Baseline characteristics, azacitidine application, response rates and OS were comparable between all patient cohorts within the trial or registry setting. Median OS was 9.9 versus 10.8 months (p = 0.616) for “AML-001” versus “AAR (001-like)” cohorts, respectively. Secondly, we pooled data from both cohorts (n = 309) and assessed the outcome. Median OS of the pooled cohorts was 10.3 (95% confidence interval: 8.7, 12.6) months, and the one-year survival rate was 45.8%. Thirdly, we compared data from AAR patients meeting AZA-AML-001 trial inclusion criteria (n = 95) versus all AAR patients with World Health Organization (WHO)-defined AML (“AAR (WHO-AML)” cohort; n = 193). Within the registry population, median OS for AAR patients meeting trial inclusion criteria versus all WHO-AML patients was 10.8 versus 11.8 months (p = 0.599), respectively. We thus tested and confirmed the efficacy of azacitidine as a front-line agent in patients with AML, >30% BM blasts and WBC ≤ 15 G/L in a routine clinical practice setting. We further show that the efficacy of azacitidine does not appear to be limited to AML patients who meet stringent clinical trial inclusion criteria, but instead appears efficacious as front-line treatment in all patients with WHO-AML.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,346
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0080,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,118
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations51
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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