Impact of prior therapy on the efficacy and safety of oral ixazomib-lenalidomide-dexamethasone <i>vs</i> . placebo-lenalidomide-dexamethasone in patients with relapsed/refractory multiple myeloma in TOURMALINE-MM1
Notice bibliographique
Résumé
Prior treatment exposure in patients with relapsed/refractory multiple myeloma may affect outcomes with subsequent therapies. We analyzed efficacy and safety according to prior treatment in the phase 3 TOURMALINE-MM1 study of ixazomib-lenalidomide-dexamethasone (ixazomib-Rd) versus placebo-Rd. Patients with relapsed/refractory multiple myeloma received ixazomib-Rd or placebo-Rd. Efficacy and safety were evaluated in subgroups defined according to type (proteasome inhibitor [PI] and immunomodulatory drug) and number (1 vs. 2 or 3) of prior therapies received. Of 722 patients, 503 (70%) had received a prior PI, and 397 (55%) prior lenalidomide/thalidomide; 425 patients had received 1 prior therapy, and 297 received 2 or 3 prior therapies. At a median follow up of ~15 months, PFS was prolonged with ixazomib-Rd vs. placebo-Rd regardless of type of prior therapy received; HR 0.739 and 0.749 in PI-exposed and –naïve patients, HR 0.744 and 0.700 in immunomodulatory-drug-exposed and -naïve patients, respectively. PFS benefit with ixazomib-Rd vs. placebo-Rd appeared greater in patients with 2 or 3 prior therapies (HR 0.58) and in those with 1 prior therapy without prior transplant (HR 0.60) versus those with 1 prior therapy and transplant (HR 1.23). Across all subgroups, toxicity was consistent with that seen in the intent-to-treat population. In patients with relapsed/refractory multiple myeloma, ixazomib-Rd was associated with a consistent clinical benefit vs. placebo-Rd regardless of prior treatment with bortezomib or immunomodulatory drugs. Patients with 2 or 3 prior therapies, or 1 prior therapy without transplant seemed to have greater benefit than patients with 1 prior therapy and transplant. TOURMALINE-MM1 registered at clinicaltrials.gov identifier: 01564537.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».