The Association between Patient Characteristics and the Efficacy and Safety of Selinexor in Diffuse Large B-Cell Lymphoma in the SADAL Study
Notice bibliographique
Résumé
Selinexor, an oral selective inhibitor of nuclear export, was evaluated in the Phase 2b SADAL study in patients with diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) who previously received two to five prior systemic regimens. In post hoc analyses, we analyzed several categories of patient characteristics (age, renal function, DLBCL subtype, absolute lymphocyte count, transplant status, number of prior lines of therapy, refractory status, Ann Arbor disease stage, and lactate dehydrogenase) at baseline, i.e., during screening procedures, to determine their potential contributions to the efficacy (overall response rate [ORR], duration of response [DOR], overall survival [OS]) and tolerability of selinexor. Across most categories of characteristics, no significant difference was observed in ORR or DOR. OS was significantly longer for patients < 65 vs. ≥ 65 years, and for those with lymphocyte counts ≥ 1000/µL vs. < 1000/µL or lactate dehydrogenase ≤ ULN vs. > ULN. The most common adverse events (AEs) across the characteristics were thrombocytopenia and nausea, and similar rates of grade 3 AEs and serious AEs were observed. With its oral administration, novel mechanism of action, and consistency in responses in heavily pretreated patients, selinexor may help to address an important unmet clinical need in the treatment of DLBCL.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».