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Enregistrement W3028627144 · doi:10.1200/jco.2020.38.15_suppl.e19512

The comparative effectiveness of glasdegib in combination with low-dose cytarabine versus azacitidine by bone marrow blasts counts among patients with newly-diagnosed acute myeloid leukemia who are ineligible for intensive chemotherapy.

2020· article· en· W3028627144 sur OpenAlexaff
S. van Beekhuizen, Yannan Hu, A. Gezin, Bart Heeg, Timothy Bell, Majed Charaan, Andrew Brown, Geoffrey Chan, Joseph C. Cappelleri

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensPfizer (Canada)
Organismes subventionnairesPfizer
Mots-clésMedicineCytarabineInternal medicineMyeloid leukemiaOncologyHazard ratioConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e19512 Background: Acute myeloid leukemia (AML) is an orphan disease with one of the lowest five-year survival rates among myeloid malignancies. Recently, a randomized, open label study among previously untreated, chemotherapy-ineligible AML patients demonstrated improved overall survival (OS) among patients treated with glasdegib (GLAS) + LDAC compared with LDAC alone. Two trials of AZA vs. conventional care regimens report data by bone marrow blast (BMB) counts: one with 20-30% and the other with >30%. In the absence of head-to-head comparisons, this study aims to perform the indirect treatment comparison between GLAS+LDAC and AZA by BMB counts. Methods: As there were potential imbalances between the GLAS and AZA trials and within the AZA trial arms in the baseline characteristics (e.g. poor cytogenetics% and de novo%), simulated treatment comparisons (STCs) for GLAS+LDAC vs. LDAC were performed to derive robust estimation by adjusting for the imbalances in the baseline effect modifiers. Afterwards, the classical network meta-analysis (NMA) was conducted. To derive the hazard ratio (HR) of GLAS+LDAC vs. AZA, three NMAs were conducted in each BMB group. Each NMA used a different HR of GLAS+LDAC vs. LDAC: 1) an unadjusted HR (classical NMA), 2) an STC adjusted HR adjusting for potential imbalances between the trials, and 3) an STC adjusted HR additionally accounting for potential imbalances between arms within the AZA trial. Results: In the 20-30% BMB group (N = 30), the OS HRs of GLAS+LDAC vs. AZA resulting from the three respective NMAs were as follows: 1) 0.46 [95% confidence interval: 0.10-2.14], 2) 0.31 [0.06-1.69], and 3) 0.36 [0.06-2.15]. In the > 30% BMB group (N = 80), the HRs were 1) 0.69 [0.39-1.20], 2) 0.48 [0.23-0.97], and 3) 0.48 [0.24-1.00]. All the HRs suggest that patients with GLAS+LDAC have a survival advantage over patients with AZA. Conclusions: Both the classical NMAs and the NMAs based on the STC adjusted HRs correcting for the potential imbalances at baseline suggest that GLAS+LDAC may be preferred over AZA as a treatment option for previously untreated chemotherapy-ineligible AML patients regardless of BMB counts. [Table: see text]

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,005
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,340 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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