Rates of peripheral neuropathy (PN) in patients (Pts) with relapsed and refractory multiple myeloma (RRMM) treated with carfilzomib vs comparators in pivotal phase III trials.
Notice bibliographique
Résumé
8041 Background: PN is a dose-limiting toxicity for some anti-MM agents, such as the proteasome inhibitor (PI) bortezomib (V). Carfilzomib (K), a novel irreversible PI associated with low PN, was evaluated in 2 recent phase 3 studies in RRMM pts. Methods: This analysis evaluated PN rates in ASPIRE (K [27 mg/m2]-lenalidomide [R]-dexamethasone[d] [KRd] vs Rd in relapsed MM; Stewart 2015) and ENDEAVOR (Kd [K 56 mg/m2] vs Vd in RRMM; Dimopoulos 2016). We evaluated grade ≥2 PN during treatment, patient-reported outcomes (PROs; QLQ-C30 pain, FACT/GOG-neurotoxicity subscales), and progression-free survival (PFS) in pts with BL history of PN. Results: In ASPIRE, grade ≥2 PN rate was low (8.9% [KRd] vs 8.0% [Rd]; Table). Pain subscale scores were similar between arms. Median PFS was longer with KRd vs Rd for pts with BL grade ≥2 PN. In ENDEAVOR, grade ≥2 PN rate during the study (prespecified key secondary endpoint) was significantly lower with Kd vs Vd (6.0% vs 32.0%; Table). Pts had significantly improved pain and neurotoxicity subscale scores with Kd vs Vd. PFS improved with Kd vs Vd in pts with BL history of grade ≥2 PN (Table). Conclusions: In ENDEAVOR, Kd resulted in less PN vs Vd; in ASPIRE, PN rate was similar for KRd vs Rd. PFS was longer with KRd and Kd vs Rd and Vd, respectively, including in pts with BL grade ≥2 PN. Improved pain and neurotoxicity outcomes with K may be attributed to better disease control and/or lower PN rates. Clinical trial information: NCT01568866, NCT01080391. [Table: see text]
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».