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Enregistrement W2622353385 · doi:10.1002/hon.2438_80

MINIMAL RESIDUAL DISEASE AND OUTCOMES IN RELAPSED/REFRACTORY FOLLICULAR LYMPHOMA (FL) IN THE PHASE III GADOLIN TRIAL OF OBINUTUZUMAB AND BENDAMUSTINE VS BENDAMUSTINE

2017· article· en· W2622353385 sur OpenAlexaff
Christiane Pott, David Belada, Nathalie Danesi, Guenter Fingerle-Rowson, John G. Gribben, Chris Harbron, Eva Hoster, Brad S. Kahl, Britta Kehden, Kirsten Mundt, Emmanuelle Nicolas‐Virelizier, Laurie H. Sehn, Bruce D. Cheson

Notice bibliographique

RevueHematological Oncology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Lymphocytic Leukemia Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBendamustineInternal medicineMinimal residual diseaseObinutuzumabPopulationHazard ratioOncologyGastroenterologyFollicular lymphomaSurrogate endpointBone marrowLymphomaConfidence intervalRituximab

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Minimal residual disease (MRD) response after first-line treatment of FL may predict outcome; however, data are limited in the relapsed/refractory (r/r) setting. We previously described MRD assessment in r/r FL in the randomised GADOLIN study (NCT01059630; Pott C, et al. ASH 2015). Here, we report updated results for MRD status for the full population. MRD kinetics post-induction with respect to treatment efficacy and prognosis are reported for the first time. Methods: Patients (pts) received obinutuzumab (G) + bendamustine (B) (90 mg/m2) followed by G maintenance, vs B (120 mg/m2) alone. MRD was analysed by t(14;18) real-time quantitative PCR (RQ-PCR) and/or allele-specific immune gene (IGH or IGK) RQ-PCR in pts with a clonal marker at diagnosis: at mid-induction (MI), end of induction (EOI) and 6-monthly intervals to 24 months post EOI/discontinuation. MRD status was negative (i.e. MRD response achieved) if RQ-PCR and subsequent nested PCR were negative. Results: Of 335 randomised pts with FL, a clonal marker was detected in 228/319 (71%) pts with baseline samples (baseline-evaluable population, BEP). Compared with the BEP, the population with a detectable marker was enriched for higher stage, worse FLIPI and bone marrow (BM) involvement. MI and EOI samples were analysed for 88 and 118 pts, respectively. MRD negativity in peripheral blood (PB) occurred early during induction and was more frequent with G + B: 41/52 (79%) pts were MRD negative at MI vs 17/36 (47%) in the B arm (p = 0.0029). At EOI, MRD responses further increased: 54/63 (86%) pts receiving G + B achieved MRD negativity in PB and/or BM vs 30/55 (55%) in the B arm (p = 0.0002) (Table). Pts with complete/partial response who were MRD negative at EOI had improved PFS and OS vs MRD-positive pts; hazard ratios (adjusted for treatment): PFS, 0.33 (95% CI 0.19–0.56, p < 0.0001), OS, 0.39 (95% CI 0.19–0.78, p = 0.008). Clinical outcome and MRD kinetics were highly impacted by post-induction treatment; MRD negativity was generally sustained with G maintenance, whereas MRD-negative pts in the B arm (no maintenance) converted back to MRD positivity and relapsed early (Figure). Conclusions: MRD status at EOI was a sensitive marker of treatment efficacy, demonstrating that adding G to B-based treatment significantly contributes to the speed and depth of response. MRD-negative pts after G + B appeared to benefit from G maintenance, which potentially preserved MRD negativity and helped to control lymphoma regrowth. Keywords: follicular lymphoma (FL); minimal residual disease (MRD); obinutuzumab.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,337 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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