Characterization of atrial fibrillation adverse events reported in ibrutinib randomized controlled registration trials
Notice bibliographique
Résumé
The first-in-class Bruton’s tyrosine kinase inhibitor ibrutinib has proven clinical benefit in B-cell malignancies; however, atrial fibrillation (AF) has been reported in 6–16% of ibrutinib patients. We pooled data from 1505 chronic lymphocytic leukemia and mantle cell lymphoma patients enrolled in four large, randomized, controlled studies to characterize AF with ibrutinib and its management. AF incidence was 6.5% [95% Confidence Interval (CI): 4.8, 8.5] for ibrutinib at 16.6-months versus 1.6% (95%CI: 0.8, 2.8) for comparator and 10.4% (95%CI: 8.4, 12.9) at the 36-month follow up; estimated cumulative incidence: 13.8% (95%CI: 11.2, 16.8). Ibrutinib treatment, prior history of AF and age 65 years or over were independent risk factors for AF. Multiple AF events were more common with ibrutinib (44.9%; comparator, 16.7%) among patients with AF. Most (85.7%) patients with AF did not discontinue ibrutinib, and more than half received common anticoagulant/antiplatelet medications on study. Low-grade bleeds were more frequent with ibrutinib, but serious bleeds were uncommon (ibrutinib, 2.9%; comparator, 2.0%). Although the AF rate among older non-trial patients with comorbidities is likely underestimated by this dataset, these results suggest that AF among clinical trial patients is generally manageable without ibrutinib discontinuation (clinicaltrials.gov identifier: 01578707, 01722487, 01611090, 01646021).
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,133 | 0,205 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».