Comprehensive Evaluation of Time-to-Response Parameter as a Predictor of Long-Term Outcomes Following Imatinib Therapy in Chronic Phase Chronic Myeloid Leukemia.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Abstract 1110 Poster Board I-132 Introduction Early recognition of high-risk patients is important when planning further therapeutic intervention for imatinib treatment failure in patients with chronic myeloid leukemia (CML). Current guideline such as European Leukemia Network (ELN) emphasizes 3, 6, 12, and 18 months cutoff as decision point of imatinib therapy for CML. However, direct evidence of ELN guideline is still lacking. In addition, some controversy surrounds the questions: 1) which of the short-term response parameters (major cytogenetic response [MCyR], complete cytogenetic response [CCyR], or major molecular response [MMR]) is the best surrogate for long-term outcomes, 2) which time point (6, 12 or 18 months) reflect the best correlation with long-term outcomes and 3) if we exclusively use BCR/ABL quantitative PCR to monitor the response, what value for BCR/ABL levels is the best predictor for long-term outcomes. Methods In this comprehensive analysis, we adopted the landmark analysis method, time-dependent Cox's proportional hazard model and receiver-operating characteristics (ROC) method to analyze time-to-response parameter as predictor of long-term outcomes in 187 chronic phase (CP) CML patients receiving imatinib at least for one year at the Princess Margaret Hospital (Toronto, Canada). Results Regardless of the method of analysis, we found that the earlier achievement of short-term response such as CCyR or MMR could predict the higher probability of achieving better interim outcome (such as treatment failure or loss of response), but not a long-term outcome (such as overall survival). Similar to the finding from other studies, our ROC analysis provided cutoff time range for MMR (18-36 months) and CCyR (6-12 months) that were the best predictors for CMR, LOR or treatment failure. Accordingly, the cutoffs of 12 months of CCyR or 18 months of MMR in the ELN guideline for the definition of suboptimal response could be justified based on the current result. In addition, BCR/ABL transcripts of 1.5-2.0 log reduction at 6 months and 2.0-2.5 log reduction at 12 months were better predictors of long-term outcomes following imatinib therapy in CP CML patients than the achievement of CCyR or MMR at 12 months. Conclusion The results of the current study confirm that regardless of the analytic method used (landmark analysis or time-dependent Cox's analysis), the time-to-response short-term parameter could predict the interim subsequent outcome (i.e., loss of response), but not a long-term outcome (i.e. overall survival). The ROC analysis method could provide the answer of when CML patients will be evaluated for appropriate response following imatinib therapy (i.e. MMR at 18-36 months and CCyR at 6-12 months). The current data can be a supporting evidence of ELN criteria definition of suboptimal response. In addition, the present study also suggested that the BCR/ABL transcript levels at 6 or 12 months could be an alternative early predictor of long-term outcomes. Disclosures No relevant conflicts of interest to declare.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».