Outcomes of daratumumab in the treatment of multiple myeloma: A retrospective cohort study from the Canadian Myeloma Research Group Database
Notice bibliographique
Résumé
Daratumumab (dara) has significantly altered the therapeutic landscape of multiple myeloma (MM), especially in the relapsed setting. This study aimed to evaluate the outcomes of dara-containing regimens in the Canadian real-world setting among relapsed and refractory MM available within the national Canadian Myeloma Research Group Database (CMRG-DB). A total of 583 MM patients who received dara-based therapy in second-line or later treatment were included. After a median follow-up of 17.5 months, the median progression-free survival (PFS) and overall survival (OS) for the entire cohort were 13.1 and 32.9 months, respectively. The median PFS and OS were 23.5 and 49.1 months in second-line treatment and decreased to 12.8 and 43.0 months in third-line and 7.0 and 20.5 months in fourth-line treatment respectively. Dara in monotherapy with or without corticosteroids after a median of four prior lines of therapy resulted in a median PFS of 3.9 months and a median OS of 17.1 months. The addition of bortezomib, lenalidomide or pomalidomide to dara resulted in an improved median PFS and OS of 8.3 and 26.2 months; 26.8 and 43.0 months; and 9.7 and 31.4 months respectively. These retrospective data from the CMRG-DB suggest that outcomes are superior when dara is used in combination and in earlier lines of treatment.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».