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Enregistrement W3087419444 · doi:10.1016/j.clml.2020.09.003

Quality of Life Effect of the Anti-CCR4 Monoclonal Antibody Mogamulizumab Versus Vorinostat in Patients With Cutaneous T-cell Lymphoma

2020· article· en· W3087419444 sur OpenAlexfundno aff
Pierluigi Porcu, Stacie Hudgens, Sarah McCue Horwitz, Pietro Quaglino, Richard Cowan, Larisa J. Geskin, M. Beylot‐Barry, Lysbeth Floden, M. Bagot, Athanasios Tsianakas, Alison J. Moskowitz, Auris Huen, Brigitte Dréno, Stéphane Dalle, Dolores Caballero, Mollie Leoni, Stephen Dale, Fiona Herr, Madeleine Duvic

Notice bibliographique

RevueClinical Lymphoma Myeloma & Leukemia · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCutaneous lymphoproliferative disorders research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJanssen BiotechNational Cancer InstituteEisai IncorporatedNational Institutes of HealthGaldermaKyowa Hakko KirinKyowa Kirin Pharmaceutical DevelopmentManitoba Beekeepers' AssociationPortola PharmaceuticalsCelgeneTakeda Pharmaceuticals U.S.A.NovartisHelsinn TherapeuticsMerck
Mots-clésMedicineVorinostatMonoclonal antibodyMonoclonalLymphomaOncologyCancer researchAntibodyInternal medicineImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Sézary syndrome (SS) and mycosis fungoides (MF), 2 types of cutaneous T-cell lymphoma, cause significant morbidity and adversely affect patients' quality of life (QoL). The present study assessed the QoL measurement changes in patients receiving mogamulizumab versus vorinostat. PATIENTS AND METHODS: A multicenter phase III trial was conducted of patients with stage IB-IV MF/SS with ≥ 1 failed systemic therapy. The QoL measures included Skindex-29 and the Functional Assessment of Cancer Therapy-General. The symptoms, function, and QoL subdomains were longitudinally modeled using mixed models with prespecified covariates. Meaningful change thresholds (MCTs) were defined using distribution-based methods. The categorical changes by group over time and the time to clinically meaningful worsening were analyzed. RESULTS: Of the 372 randomized patients, mogamulizumab demonstrated improvement in Skindex-29 symptoms (cycles 3, 5, and 7; P < .05) and functional (cycles 3 and 5; P < .05) scales. A significantly greater proportion of mogamulizumab-treated patients improved by MCTs or more from baseline in the Skindex-29 symptoms domain (cycles 3, 5, 7, and 11) and functioning domain (cycle 5). Significant differences in the Functional Assessment of Cancer Therapy-General physical well-being (cycles 1, 3, and 5; P < .05) were observed in favor of mogamulizumab and a greater proportion of patients had declined by MCTs or more at cycles 1, 3, 5, and 7 with vorinostat treatment. The median time to symptom worsening using Skindex-29 was 27.4 months for mogamulizumab versus 6.6 months for vorinostat. In the patients with SS, the time to worsening favored mogamulizumab (P < .005) for all Skindex-29 domains. The time to worsening was similar for the 2 MF treatment arms. CONCLUSION: The symptoms, function, and overall QoL of patients with MF/SS favored mogamulizumab over vorinostat across all time points. Patients with the greatest symptom burden and functional impairment derived the most QoL benefit from mogamulizumab.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,314 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations34
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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