Pomalidomide, dexamethasone, and daratumumab in relapsed refractory multiple myeloma after lenalidomide treatment
Notice bibliographique
Résumé
Patients with multiple myeloma who have relapsed after or become refractory to lenalidomide in early treatment lines represent a clinically important population in need of effective therapies. The safety and efficacy of pomalidomide, low-dose dexamethasone, and daratumumab was evaluated in lenalidomide-pretreated patients with relapsed or refractory multiple myeloma (RRMM) after one to two prior treatment lines in the phase 2 MM-014 study. Patients received pomalidomide 4 mg daily from days 1-21 and dexamethasone 40 mg weekly (28-day cycles). Daratumumab 16 mg/kg was administered per label. Primary endpoint was overall response rate (ORR); secondary endpoints included progression-free survival (PFS) and safety. Per protocol, all patients (N = 112) had received lenalidomide in their most recent prior regimen (75.0% lenalidomide refractory). ORR was 77.7% (76.2% in lenalidomide-refractory patients); median follow-up was 17.2 months. Median PFS was not reached (1-year PFS rate 75.1%). The most common hematologic grade 3/4 treatment-emergent adverse event was neutropenia (62.5%). Grade 3/4 infections were reported in 31.3% of patients, including 13.4% with grade 3/4 pneumonia. These results demonstrate the safety and efficacy of pomalidomide-based therapy as early as second line in patients with RRMM, even immediately after lenalidomide failure, indicating that switching from the immunomodulatory agent class is not necessary.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».