Sequential Use of Carfilzomib and Pomalidomide in Relapsed Multiple Myeloma: A Report from the Canadian Myeloma Research Group (CMRG) Database
Notice bibliographique
Résumé
The treatment of multiple myeloma has dramatically improved due to the availability of novel therapies that are highly effective and are quickly moving into first-line therapy. The Canadian Agency for Drugs and Technologies in Health (CADTH) recently recommended that patients who receive daratumumab should only be eligible to receive either carfilzomib or pomalidomide but not both, for relapsed MM. In order to assess the efficacy of these two agents in the relapsed setting, we utilized our national myeloma database. A total of 121 patients were reviewed, 49 patients received CAR- before POM-based (CAR-POM), and 73 patients received POM- before CAR-based (POM-CAR) therapy. In the groups selected, the median PFS was 4.93 months (95% CI, 2.76-7.07) and 5.36 months (95% CI, 3.75-6.94) for CAR-POM and POM-CAR, respectively. The median OS for patients treated with CAR-POM was 11.01 months (95% CI, 4.50-19.13), and for patients treated with POM-CAR the median OS was 10.98 months (95% CI, 8.98-19.17). In this real-world observational study, we demonstrated that both CAR- and POM-based therapies, irrespective of the order in which they were used, were effective treatment options for patients with advanced relapsed MM.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».