Early M‐Protein Dynamics Predicts Progression‐Free Survival in Patients With Relapsed/Refractory Multiple Myeloma
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to predict long-term progression-free survival (PFS) using early M-protein dynamic measurements in patients with relapsed/refractory multiple myeloma (MM). The PFS was modeled based on dynamic M-protein data from two phase III studies, POLLUX and CASTOR, which included 569 and 498 patients with relapsed/refractory MM, respectively. Both studies compared active controls (lenalidomide and dexamethasone, and bortezomib and dexamethasone, respectively) alone vs. in combination with daratumumab. Three M-protein dynamic features from the longitudinal M-protein data were evaluated up to different time cutoffs (1, 2, 3, and 6 months). The abilities of early M-protein dynamic measurements to predict the PFS were evaluated using Cox proportional hazards survival models. Both univariate and multivariable analyses suggest that maximum reduction of M-protein (i.e., depth of response) was the most predictive of PFS. Despite the statistical significance, the baseline covariates provided very limited predictive value regarding the treatment effect of daratumumab. However, M-protein dynamic features obtained within the first 2 months reasonably predicted PFS and the associated treatment effect of daratumumab. Specifically, the areas under the time-varying receiver operating characteristic curves for the model with the first 2 months of M-protein dynamic data were ~ 0.8 and 0.85 for POLLUX and CASTOR, respectively. Early M-protein data within the first 2 months can provide a prospective and reasonable prediction of future long-term clinical benefit for patients with MM.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».