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Enregistrement W4379280711 · doi:10.1200/jco.2023.41.16_suppl.11564

Impact of nirogacestat on pain, a key symptom in patients with desmoid tumors (DT): Results from the phase 3 DeFi study.

2023· article· en· W4379280711 sur OpenAlexaff
Winette T.A. van der Graaf, Mrinal M. Gounder, Ravin Ratan, Cristina Ivanescu, James Marcus, Timothy Bell, Allison Lim, L.M. Smith, Ana B. Oton, Thierry Alcindor, Patrick Schöffski, Breelyn A. Wilky, Richard F. Riedel, Charlotte Benson, Nam Q. Bui, Rashmi Chugh, Shivaani Kummar, Bernd Kasper

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSoft tissue tumor case studies
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesSpringworks Therapeutics
Mots-clésMedicineBrief Pain InventoryPlaceboPain scaleQuality of life (healthcare)Physical therapyClinical endpointChronic painClinical trialInternal medicineAlternative medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

11564 Background: Pain reduction is a key treatment goal in DT (aggressive fibromatosis): 60% of patients (pts) experience chronic pain. In the phase 3 DeFi trial, nirogacestat (NIRO; n = 70) significantly improved progression-free survival compared with placebo (PBO; n = 72) in pts with progressing DT (HR: 0.29 [95% CI, 0.15–0.55]; P< 0.001). Also as previously reported, NIRO significantly reduced pain severity by 1.50 points (on a 10-point scale) compared with PBO at cycle 10 (28-day cycles; P< 0.001) per the prespecified secondary endpoint of “worst pain” from the Brief Pain Inventory Short Form (BPI-SF). Additional aspects of pain were collected in DeFi to further characterize treatment impact and consistency across multiple pain assessment tools. Methods: In DeFi, pts completed 3 prespecified pain assessment tools through end of treatment: BPI-SF (worst pain), GOunder/Desmoid Tumor Research Foundation DEsmoid Symptom Scale (GODDESS-DTSS pain scale: worst pain, dull pain, shooting pain), European Organisation for Research and Treatment of Cancer Core Quality of Life Questionnaire (QLQ-C30 pain scale: pain, pain interference with daily activities). Change from baseline (BL) in pain scores was compared between arms; analyses included mixed models for repeated measures to compare change from BL and stratified Cochran-Mantel-Haenszel to compare proportions of pts with clinically meaningful pain reduction (defined using prespecified thresholds) at cycle 10. Cycle 10 was preselected to allow adequate time for a treatment effect to be observed. Results: Statistically significant and clinically meaningful pain reductions were observed with NIRO compared with PBO at cycle 10 across all assessment tools; statistically significant differences between arms occurred as early as cycle 2 and were sustained throughout treatment. At cycle 10, NIRO reduced mean BL pain per GODDESS-DTSS (0–10 range) by 1.78 points (SE = 0.26) and PBO increased pain by 0.32 points (SE = 0.27; P< 0.001). At cycle 10, NIRO reduced mean BL pain per QLQ-C30 (0–100 range) by 22.05 points (SE = 3.38) and PBO increased pain by 7.19 points (SE = 3.64; P< 0.001). Clinically meaningful pain reduction (by ≥2.0 points) per BPI-SF worst pain (0–10 range) was achieved by 72% of pts with NIRO vs 29% of pts with PBO at cycle 10 ( P< 0.001). Per GODDESS-DTSS, clinically meaningful pain reduction (by ≥1.9 points) was achieved by 62% of pts with NIRO vs 19% of pts with PBO at cycle 10 ( P= 0.002). Conclusions: Rapid, sustained, and consistent reductions in different aspects of pain were observed with NIRO compared with PBO across multiple assessment tools in pts with DT. Furthermore, a significantly greater proportion of pts achieved clinically meaningful reductions in pain with NIRO than with PBO. As pain is the most commonly reported symptom, pain reduction should be a key clinical trial endpoint and a key treatment goal in DT. Clinical trial information: NCT03785964 .

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,370 · 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.

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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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