Matching-adjusted indirect comparison of efficacy outcomes for ciltacabtagene autoleucel in CARTITUDE-1 versus idecabtagene vicleucel in KarMMa for the treatment of patients with relapsed or refractory multiple myeloma
Notice bibliographique
Résumé
Objective This study estimated the comparative efficacy of ciltacabtagene autoleucel (cilta-cel) versus the approved idecabtagene vicleucel (ide-cel) dose range of 300–460 × 106 CAR-positive T-cells for the treatment of patients with relapsed or refractory multiple myeloma (RRMM) who were previously treated with a proteasome inhibitor, an immunomodulatory drug, and an anti-CD38 monoclonal antibody (i.e. triple-class exposed) using matching-adjusted indirect treatment comparisons (MAICs).Methods MAICs were performed with individual patient data for cilta-cel (CARTITUDE-1; NCT03548207) and published summary-level data for ide-cel (KarMMa; NCT03361748). Treated patients from CARTITUDE-1 who satisfied the eligibility criteria for KarMMa were included in the analyses. The MAIC adjusted for unbalanced baseline covariates of prognostic significance identified in the literature and by clinical expertise. Comparative efficacy was estimated for overall response rate (ORR), complete response or better (≥CR) rate, duration of response (DoR), progression-free survival (PFS), and overall survival (OS).Results Cilta-cel was associated with statistically significantly improved ORR (odds ratio [OR]: 94.93 [95% confidence interval [CI]: 21.86, 412.25; p < .0001]; relative risk [RR]: 1.34), ≥CR rate (OR: 5.49 [95% CI: 2.47, 12.21; p < .0001]; RR: 2.21), DoR (hazard ratio [HR]: 0.50 [95% CI: 0.29, 0.87; p = .0137]), and PFS (HR: 0.37 [95% CI: 0.22, 0.62; p = .0002]) when compared with ide-cel. For OS, the results were in favor of cilta-cel and clinically meaningful but with a CI overlapping one (HR: 0.55 [95% CI: 0.29, 1.05; p = .0702]).Conclusions These analyses demonstrate improved efficacy with cilta-cel versus ide-cel for all outcomes, highlighting its therapeutic potential in patients with triple-class exposed RRMM.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».