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Enregistrement W2951365685 · doi:10.1097/01.hs9.0000566860.46379.37

PB2094 A SINGLE CENTRE EXPERIENCE WITH AZACITIDINE FOR MDS, AML AND CMML IN RELATION TO CYTOGENETIC RISK AND PERFORMANCE STATUS

2019· article· en· W2951365685 sur OpenAlexaboutno aff
Clive Page, Andy Dann, Ioana Whalley

Notice bibliographique

RevueHemaSphere · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAzacitidineMedicineMyelodysplastic syndromesChronic myelomonocytic leukemiaInternal medicineInternational Prognostic Scoring SystemCytogeneticsOncologyBone marrow

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Azacitidine is a hypomethylating agent which is used in the treatment of myelodysplastic syndromes (MDS), acute myeloid leukaemia (AML) and chronic myelomonocytic leukaemia (CMML). In the AZA‐001 trial, azacitidine altered the natural history of patients with higher‐risk MDS (Fenaux et al., Lancet 2009) by significantly improving overall survival (OS) compared to conventional care regimens (24.5 months vs 15.0 months) and in particular improved OS in the poor risk cytogenetics group (17.4 months vs 6 months) which led to its NICE approval in 2011. Aims: We report a single centre experience over 4 years of using azacitidine in the licensed NICE indications and compared results to the published data. Methods We retrospectively reviewed patients with MDS, AML and CMML who received azacitidine at Ipswich Hospital NHS Trust between November 2014 and November 2018. Data was collected on demographics, disease characteristics, treatment, blood and platelet transfusion response, disease progression and cause of death Results: Thirty‐nine patients met the NICE criteria for treatment and were included in the analysis, irrespective of the number of cycles received. Median age was 72.2 years. Male: Female ratio was 2:1. Median number of cycles was 9 (range from 1‐43). 51% of patients had a diagnosis of MDS, 31% AML and 18% CMML. 25.6% had poor risk cytogenetics as per the IPSS criteria. Median percentage of blasts on bone marrow aspirate was 15.7%. Causes of death were either disease progression or sepsis with only one death unrelated to the underlying condition (lung cancer). Median Kaplan‐Meier OS for all groups from the start of treatment with azacitidine was 18 months, with MDS patients OS of 22 months compared to 18 months for AML and 13 months for CMML (p = 0.22). There was a significant difference noted in the group who had poor risk (IPSS) cytogenetics versus other cytogenetic risks, with a median OS of 8 months and 20 months respectively (p = 0.002). A significant difference was also seen in the median OS based on performance status (PS), with an OS of 7 months, 20 months and not yet reached for PS 2, 1 and 0 respectively (p = 0.005). Summary/Conclusion: In the AZA‐001 trial median OS on azacitidine was 24 months vs. 18 months seen in our cohort. The AZA‐001 trial also showed improved OS for poor risk cytogenetics at 17.4 months vs. only 8 months seen in our experience. Although our data does support an overall improvement in median OS for all groups, our data showed less impressive results, with a 6 months less survival advantage in all groups and 9 months less OS in the poor cytogenetic group as compared to the trial data. As previously shown, we observed that the most significant factors in predicting OS were cytogenetic risks and PS. Interestingly, a large real world registry collection in Canada of 1101 patients on azacitidine over 6 years only showed a median OS of 12 months for all groups which further highlights the difference we often see between real world patients and trial data.

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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,411

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,244 · 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
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Résumé présentoui

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