Isatuximab plus carfilzomib and dexamethasone versus carfilzomib and dexamethasone in relapsed multiple myeloma patients with renal impairment: IKEMA subgroup analysis
Notice bibliographique
Résumé
Renal impairment (RI) is common in patients with multiple myeloma (MM) and new therapies that can improve renal function are needed. The phase III IKEMA study (clinicaltrials gov. Identifier: NCT03275285) investigated isatuximab (Isa) with carfilzomib and dexamethasone (Kd) versus Kd in relapsed MM. This subgroup analysis examined results from patients with RI, defined as estimated glomerular filtration rate <60 mL/min/1.73 m². Addition of Isa prolonged progression-free survival (PFS) in patients with RI (hazard ratio: 0.27; 95% confidence interval [CI]: 0.11-0.66; median PFS not reached for Isa-Kd versus 13.4 months for Kd [20.8-month follow-up]). Complete renal responses occurred more frequently with Isa-Kd (52.0%) versus Kd (30.8%) and were durable in 32.0% versus 7.7% of patients, respectively. Treatment exposure was longer with Isa-Kd, with median number of started cycles and median duration of exposure of 20 versus 9 cycles and 81.0 versus 35.7 weeks for Isa-Kd versus Kd, respectively. Among patients with RI, the incidence of patients with grade ≥3 treatment-emergent adverse events was similar between the two arms (79.1% in Isa-Kd vs. 77.8% in Kd). In summary, the addition of Isa to Kd improved clinical outcomes with a manageable safety profile in patients with RI, consistent with the benefit observed in the overall IKEMA study population.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».