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Enregistrement W2771627443 · doi:10.1186/s12885-017-3803-6

Azacitidine improves clinical outcomes in older patients with acute myeloid leukaemia with myelodysplasia-related changes compared with conventional care regimens

2017· article· en· W2771627443 sur OpenAlexaff
John F. Seymour, Hartmut Döhner, Aleksandra Butrym, Agnieszka Wierzbowska, Dominik Selleslag, Jun Ho Jang, Rajat Kumar, James D. Cavenagh, Andre C. Schuh, Anna Candoni, Christian Récher, Irwindeep Sandhu, Haifa Kathrin Al‐Ali, José Falantes, Richard M. Stone, Mark D. Minden, Jerry Weaver, S. Songer, C.L. Beach, Hervé Dombret

Notice bibliographique

RevueBMC Cancer · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta HospitalAlberta Hospital EdmontonPrincess Margaret Cancer CentreCancerCare Manitoba
Organismes subventionnairesKite PharmaAgios PharmaceuticalsGenentechCelgeneSunesisJazz PharmaceuticalsServierAmgenPfizerAstellas PharmaAriad Pharmaceuticals
Mots-clésAzacitidineMedicineCytarabineHazard ratioInternal medicineRandomizationMyeloid leukemiaOncologyRandomized controlled trialConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Compared with World Health Organization-defined acute myeloid leukaemia (AML) not otherwise specified, patients with AML with myelodysplasia-related changes (AML-MRC) are generally older and more likely to have poor-risk cytogenetics, leading to poor response and prognosis. More than one-half of all older (≥65 years) patients in the phase 3 AZA-AML-001 trial had newly diagnosed AML-MRC. METHODS: We compared clinical outcomes for patients with AML-MRC treated with azacitidine or conventional care regimens (CCR; induction chemotherapy, low-dose cytarabine, or supportive care only) overall and within patient subgroups defined by cytogenetic risk (intermediate or poor) and age (65-74 years or ≥75 years). The same analyses were used to compare azacitidine with low-dose cytarabine in patients who had been preselected to low-dose cytarabine before they were randomized to receive azacitidine or CCR (ie, low-dose cytarabine). RESULTS: Median overall survival was significantly prolonged with azacitidine (n = 129) versus CCR (n = 133): 8.9 versus 4.9 months (hazard ratio 0.74, [95%CI 0.57, 0.97]). Among patients with intermediate-risk cytogenetics, median overall survival with azacitidine was 16.4 months, and with CCR was 8.9 months (hazard ratio 0.73 [95%CI 0.48, 1.10]). Median overall survival was significantly improved for patients ages 65-74 years treated with azacitidine compared with those who received CCR (14.2 versus 7.3 months, respectively; hazard ratio 0.64 [95%CI 0.42, 0.97]). Within the subgroup of patients preselected to low-dose cytarabine before randomization, median overall survival with azacitidine was 9.5 months versus 4.6 months with low-dose cytarabine (hazard ratio 0.77 [95%CI 0.55, 1.09]). Within the low-dose cytarabine preselection group, patients with intermediate-risk cytogenetics who received azacitidine had a median overall survival of 14.1 months versus 6.4 months with low-dose cytarabine, and patients aged 65-74 years had median survival of 14.9 months versus 5.2 months, respectively. Overall response rates were similar with azacitidine and CCR (24.8% and 17.3%, respectively), but higher with azacitidine versus low-dose cytarabine (27.2% and 13.9%). Adverse events were generally comparable between the treatment arms. CONCLUSIONS: Azacitidine may be the preferred treatment for patients with AML-MRC who are not candidates for intensive chemotherapy, particularly patients ages 65-74 years and those with intermediate-risk cytogenetics. TRIAL REGISTRATION: This study was registered at clinicalTrials.gov on February 16, 2010 ( NCT01074047 ).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,316 · 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

Citations73
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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