Patient characteristics, treatment patterns, and outcomes among black and white patients with multiple myeloma initiating daratumumab: A real-world chart review study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Daratumumab was approved for multiple myeloma (MM) in 2015. While its safety and efficacy are well documented, there is limited real-world information on its use and outcomes in patients of different races. METHODS: We conducted a retrospective chart review of adult patients with MM initiating daratumumab in any line of therapy (LOT) between November 2015 and May 2020. De-identified data were retrieved from 2 US clinical sites; patient characteristics, treatment patterns, and response rate were described for black and white patients, stratified by LOT. Overall response rate (ORR), progression-free survival (PFS), and time to next LOT (TTNT) were compared between black and white patients initiating daratumumab in second line (2L) or later, adjusting for age and number of prior lines. RESULTS: Two hundred and fifty-two patient charts (89 black, 163 white) were extracted. Black patients were younger at diagnosis (61.7 vs. 67.0 years) and had a similar proportion of females (black: 44.9%, white: 46.6%). Black patients had longer time between MM diagnosis and daratumumab initiation (43.2 vs. 34.1 months) and received more prior LOTs (median 3.0 vs. 2.0). ORR for black and white patients initiating daratumumab in 1L was 100.0%, with very good partial response or better in 75.0% and 66.7%, respectively. Similar trends were observed in 2L and 3L+. There were no significant differences in ORR, PFS, or TTNT between groups. CONCLUSION: Daratumumab had similar clinical outcomes (ORR, PFS, and TTNT) in black and white patients. Black patients initiated daratumumab later in their treatment, suggesting potential discrepancies in access to new MM treatments.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».