Adverse Hematological and Non-Hematological Events in Patients With Relapsed/Refractory Multiple Myeloma That Are Responsive to Daratumumab, Pomalidomide and Dexamethasone
Notice bibliographique
Résumé
Background: Daratumumab, pomalidomide, and dexamethasone (DPd) is an effective option for treatment of patients with relapsed/refractory multiple myeloma (RRMM). In this study, we sought to analyze the risk of hematological and non-hematological toxicities in patients who responded to DPd treatment. Methods: We analyzed 97 patients with RRMM who were treated with DPd between January 2015 and June 2022. The patients and disease characteristics, as well as safety and efficacy outcomes were summarized as descriptive analysis. Results: The overall response rate for the entire group was 74% (n = 72). The most common grade III/IV hematological toxicities in those who responded to treatment were neutropenia (79%), leukopenia (65%), lymphopenia (56%), anemia (18%), and thrombocytopenia (8%). The most common grade III/IV non-hematological toxicities were pneumonia (17%) and peripheral neuropathy (8%). The incidence of dose reduction/interruption was 76% (55/72), which was due to hematological toxicity in 73% of the cases. The most common reason for discontinuing treatment was disease progression in 61% (44 out of 72 patients). Conclusions: Our study revealed that patients who respond to DPd are at high risk of dose reduction or treatment interruption because of hematological toxicity, typically due to neutropenia and leukopenia leading to increased risk of hospitalization and pneumonia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».