Optimising the value of immunomodulatory drugs during induction and maintenance in transplant ineligible patients with newly diagnosed multiple myeloma: results from Myeloma XI, a multicentre, open‐label, randomised, Phase III trial
Notice bibliographique
Résumé
Second-generation immunomodulatory agents, such as lenalidomide, have a more favourable side-effect profile than the first-generation thalidomide, but their optimum combination and duration for patients with newly diagnosed transplant-ineligible myeloma (ND-TNE-MM) has not been defined. The most appropriate delivery and dosing regimens of these therapies for patients at advanced age and frailty status is also unclear. The Myeloma XI study compared cyclophosphamide, thalidomide and dexamethasone (CTDa) to cyclophosphamide, lenalidomide and dexamethasone (CRDa) as induction therapy, followed by a maintenance randomisation between ongoing therapy with lenalidomide or observation for patients with ND-TNE-MM. CRDa deepened response but did not improve progression-free (PFS) or overall survival (OS) compared to CTDa. However, analysis by age group highlighted significant differences in tolerability in older, frailer patients that may have limited treatment delivery and impacted outcome. Deeper responses and PFS and OS benefits with CRDa over CTDs were seen in patients aged ≤70 years, with an increase in toxicity and discontinuation observed in older patients. Our results highlight the importance of considering age and frailty in the approach to therapy for patients with ND-TNE-MM, highlighting the need for prospective validation of frailty adapted therapy approaches, which may improve outcomes by tailoring treatment to the individual.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».