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Enregistrement W2949761811 · doi:10.1097/01.hs9.0000559724.11537.93

PF378 TREATMENT EMERGENT ADVERSE EVENTS VARY WITH DIFFERENT PI3K INHIBITORS

2019· article· en· W2949761811 sur OpenAlexaff
Farrukh T. Awan, Rebecca J. Chan, Lin Gu, Guan Xing, Pankaj Bhargava, Bianca B. Ruzicka, Martin Dreyling, Pier Luigi Zinzani, Ajay K. Gopal

Notice bibliographique

RevueHemaSphere · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac pacing and defibrillation studies
Établissements canadiensGilead Sciences (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAdverse effectIdelalisibIncidence (geometry)Internal medicineLeukemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Idelalisib (IDELA) and duvelisib (DUVA), both oral agents, and copanlisib (COPA), an IV agent, are PI3K inhibitors approved as monotherapy for relapsed / refractory (R/R) follicular lymphoma (FL). IDELA and DUVA are also listed in the National Comprehensive Cancer Network (NCCN) guidelines as monotherapy for R/R CLL. All agents target PI3Kδ while DUVA also targets PI3Kγ and COPA also targets PI3Kα. These drugs display comparable efficacy; therefore, anticipated treatment emergent adverse events (TEAEs) may guide selection of PI3Kδ inhibitor therapy. Aims: To compare safety profiles for IDELA vs. COPA and IDELA vs. DUVA and to evaluate the effect of preexisting conditions on IDELA‐induced TEAEs. Methods: AEs for evaluation were identified in the “Highlights of Prescribing Information” in each drug's United States Package Insert (USPI). Using the Safety Analysis Set (SAS) for IDELA‐treated patients (pts) with R/R iNHL (N = 163, median duration of treatment [mDoT] 27 weeks) and TEAEs reported for COPA‐treated pts with FL and other hematologic malignancies (Aliqopa ® USPI [N = 168, mDoT 22 weeks], Dreyling et al ., J. Clin. Oncol. 2017 [N = 142, mDoT 22 weeks], and Dreyling et al ., Blood. 2017 [N = 142, mDoT 26 weeks]) or the SAS for IDELA‐treated pts with R/R iNHL or CLL (N = 261, mDOT 28.1 weeks) and TEAEs reported for DUVA‐treated pts with hematologic malignancies (Copiktra™ USPI, N = 442, mDOT 39.1 weeks), we compared the incidence of all grade (aGr), grade 3/4 (Gr3/4, for IDELA vs. COPA) or grade ≥3 (Gr≥3, for IDELA vs. DUVA) TEAEs and the effect of preexisting comorbidities on selected IDELA‐mediated AEs. TEAE incidences were compared by estimating the difference in proportions with p‐values based on Fisher's exact test. Results: IDELA‐treated pts demonstrated significantly increased incidences of aGr and Gr3/4 AST and ALT elevation and diarrhea compared to COPA‐treated pts. In contrast, COPA‐treated pts showed significantly increased aGr and Gr3/4 hyperglycemia and hypertension relative to IDELA (Table 1A). IDELA‐treated pts experienced significantly more Gr≥3, but not aGr, AST and ALT elevation than DUVA‐treated pts. DUVA‐treated pts experienced significantly higher aGr and Gr≥3 diarrhea + colitis, lower respiratory tract infection, anemia, and neutropenia; aGr mucositis, musculoskeletal pain, and thrombocytopenia; and Gr≥3 rash and fatigue than IDELA‐treated pts (Table 1B). We evaluated the effect of co‐morbidities in IDELA‐treated patients on emergence of Gr3/4 or Gr≥3 TEAEs observed more commonly in COPA‐treated (hyperglycemia and hypertension) and DUVA‐treated (diarrhea + colitis and rash) pts, respectively. IDELA‐treated pts with pre‐existing diabetes mellitus or hyperglycemia experienced more Gr3/4 hyperglycemia; however, pre‐existing hypertension had no impact on the frequency of aGr or Gr3/4 hypertension seen with IDELA. Concomitant systemic steroids also did not increase hyperglycemia or hypertension in IDELA‐treated pts. A history of or predisposition to diarrhea did not increase the incidence of diarrhea + colitis and a history of rash or eczema did not increase rash in IDELA‐treated pts. Summary/Conclusion: Although the approved PI3Kδ inhibitors may be perceived to be associated with synonymous AE profiles (“class effect”), this intra‐class comparison highlights specific AE risks associated with each compound. The potential emergence of specific AEs associated with each agent should be considered when selecting a PI3Kδ inhibitor, though drug exposure differences and major limitations of cross‐trial comparisons should be noted. image

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 candidatesaucune
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 enseignants0,226
Score d'incertitude au seuil0,528

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,241 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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