Longitudinal toxicity analysis with novel summary metrics of lenalidomide maintenance in follicular lymphoma in ECOG-ACRIN 2408.
Notice bibliographique
Résumé
6511 Background: Conventional adverse event (AE) analysis (ToxC) focuses on incidence of grade (gr) 3+ toxicities, and fails to capture AE time profile. Novel metrics that reflect chronic low gr and overall AE burden are needed. We applied the Toxicity over Time (ToxT) approach to ECOG-ACRIN 2408 to depict time-dependent toxicity of lenalidomide (L) with rituximab maintenance (MR) in follicular lymphoma (FL), and we developed a novel summary metric of symptomatic AE burden, the maximum gr over time (MGOT). Methods: In E2408, high risk FL patients (pts) were randomized (1:2:2) to: A) bendamustine-rituxumab (BR) x 6 then MR x 2 years (yrs) vs B) BR-bortezomib x 6 then MR x 2 yrs vs C) BR x 6 then MR x 2 yrs + L x 1 yr (MRL). Analysis included 3 laboratory and 5 symptomatic AEs of highest incidence during maintenance on arms A and C. Treatment-related AEs of any gr were analyzed by ToxC and ToxT. Repeated measures, time-to-event (TTE) and area under the curve (AUC) analyses capture trends over time in ToxT. MGOT combines the 5 symptomatic AEs. Results: 104 randomized pts (30 MR, 74 MRL) were included. For the laboratory AEs, by ToxC, neutropenia incidence was significantly higher in MRL (84%) than MR (47%, p < .001). ToxT additionally shows neutropenia does not worsen over time (10/14/20% gr 1/2/3+ at c1, 6/21/12% gr 1/2/3+ at c12). For the symptomatic AEs, ToxC indicates 2% gr 3+ GI AEs. However, gr 1-2 GI AEs are more common on MRL (59%) than MR (26%, p < .001). ToxT AUC captures a higher burden of GI AEs over time on MRL(2.8) vs MR(1.4, p = .002). TTE depicts sooner GI AE onset in MRL (10% vs 0% gr 2+ GI by day 50, p = 0.03). Bar charts of incidence and grade by cycle illustrate this improves over time (34/7/4% gr 1/2/3+ at c1, 13/0/0% gr 1/2/3+ at c12). ToxT MGOT analyses demonstrate earlier time to gr 2+ symptomatic AE on MRL vs MR (63% vs 31% by day 50, p < .001) and suggest that overall AE burden over time is higher for patients on MRL(AUC 18.2) than MR(11.8, p < .001). Conclusions: ToxT depicts AE time profile and can guide AE interventions. Summary metrics suggest that symptomatic AEs occur earlier and their burden over time is higher on MRL. We are implementing ToxT in patient-reported AE data to better characterize pt tolerability.
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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 | 0,012 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».