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Enregistrement W4283372513 · doi:10.1097/01.hs9.0000846600.20422.ca

P933: DARATUMUMAB (D) IN COMBINATION WITH VD OR D-RD IN RELAPSED OR REFRACTORY MULTIPLE MYELOMA: SUBGROUP ANALYSIS OF CASTOR AND POLLUX STUDIES IN PATIENTS WITH EARLY OR LATE RELAPSE AFTER INITIAL THERAPY

2022· article· en· W4283372513 sur OpenAlexaff
Andrew Spencer, P. Moreau, MV Mateos, H. Goldschmidt, Kounosuke Suzuki, Mark‐David Levin, Pieter Sonneveld, Seungho Yoon, S. Z. Usmani, Katja Weisel, Donna Reece, Tahamtan Ahmadi, Huiling Pei, Wendy Garvin Mayo, X. Gai, Jodi Carey, Robin Carson, Meletios Α. Dimopoulos

Notice bibliographique

RevueHemaSphere · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineLenalidomideDaratumumabClinical endpointOncologyDexamethasoneSubgroup analysisClinical trialConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: High-risk multiple myeloma (MM) is often defined based on cytogenetic abnormalities (ie, t[4;14], t[14;16], and/or del17p); however, patients who relapse early (12-18 months) after initial therapy are considered a functional high-risk group that is also associated with poor prognosis. Daratumumab (DARA), a human IgGk monoclonal antibody targeting CD38, is approved in combination with standard-of-care regimens for MM. In the phase 3 CASTOR and POLLUX studies, DARA in combination with bortezomib plus dexamethasone (D-Vd) and lenalidomide plus dexamethasone (D-Rd) significantly improved progression-free survival (PFS), regardless of cytogenetic risk, and achieved higher rates of complete response or better (≥CR) and minimal residual disease (MRD)–negativity vs Vd or Rd alone in patients with RRMM. Aims: In this post-hoc analyses of CASTOR and POLLUX we evaluated D-Vd vs Vd and D-Rd vs Rd in patient subgroups with 1 prior line of therapy based on timing of relapse (early or late) after initiation of the first line of therapy. Methods: In CASTOR and POLLUX, patients with RRMM and ≥1 prior line of therapy were randomized to D-Vd/Vd or D-Rd/Rd, respectively. The primary endpoint was PFS. In this analysis, the early relapse subgroup included patients with 1 prior line of therapy who relapsed <18 months after initiating their first line of therapy; patients with 1 prior line of therapy who relapsed ≥18 months after initiating their first line of therapy were included in the late relapse subgroup. Results: 49 and 186 patients from CASTOR and 99 and 196 patients from POLLUX were included in the early relapse and late relapse subgroups, respectively. Median follow-up was 72.6 months (CASTOR) and 79.7 months (POLLUX). PFS consistently favored the DARA-containing regimens across subgroups (Table). In CASTOR, ≥CR rates were higher with D-Vd vs Vd in the early relapse (21% vs 17%; P = 0.7360) and late relapse (51% vs 14%; P <0.0001) subgroups. In POLLUX, ≥CR rates were higher with D-Rd vs Rd in the early relapse (53% vs 12%; P <0.0001) and late relapse (62% vs 38%; P = 0.0012) subgroups. MRD-negativity rates (10–5) were higher with D-Vd/D-Rd vs Vd/Rd regardless of relapse timing (CASTOR: early, 13% vs 0%; P = 0.1476; late, 23% vs 3%; P <0.0001; POLLUX: early, 30% vs 4%; P = 0.0006; late, 34% vs 14%; P = 0.0009). Image:Summary/Conclusion: These post hoc analyses of CASTOR and POLLUX showed PFS and depth of response benefits of DARA-containing regimens in patients with 1 prior line of therapy, regardless of relapse timing (early or late). Our results support the use of D-Vd and D-Rd in RRMM, including in patients who are considered functional high risk.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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