MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4379281959 · doi:10.1200/jco.2023.41.16_suppl.7012

Updated efficacy and safety data from the AGILE study in patients with newly diagnosed acute myeloid leukemia treated with ivosidenib + azacitidine compared to placebo + azacitidine.

2023· article· en· W4379281959 sur OpenAlexaff
Stéphane de Botton, Pau Montesinos, Susana Vives Polo, Ewa Zarzycka, Jianxiang Wang, Marta Riva, Michael Heuser, Rodrigo T. Calado, Andre C. Schuh, Su‐Peng Yeh, Jianan Hui, Diego A. Gianolio, Prapti A. Patel, Christian Récher, Hartmut Döhner

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAzacitidineInternal medicineMyeloid leukemiaGastroenterologyPlaceboIDH1IDH2Pathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

7012 Background: Ivosidenib (IVO) is a potent oral targeted inhibitor of mutant IDH1. In the AGILE study in patients (pts) with newly diagnosed IDH1-mutated acute myeloid leukemia, IVO plus azacitidine (AZA) significantly improved event-free survival (EFS), overall survival (OS), complete remission (CR), and CR or CR with partial hematologic recovery (CR+CRh) rates v placebo (PBO) plus AZA. As of March 2021, median OS (mOS) was 24 months (IVO+AZA) v 7.9 months (PBO+AZA; HR: 0.44; p=0.0005). Long-term follow-up data are presented. Methods: In the double-blind AGILE study, pts were randomized 1:1 to IVO 500 mg QD + AZA 75 mg/m 2 SC or IV for 7 days in 28-day cycles, or PBO+AZA. Long-term follow-up data (June 2022) for OS, blood count recovery, transfusion independence and safety are described here. Results: 148 pts were randomized: 73 to IVO+AZA; 75 to PBO+AZA. Median treatment duration was 10.8 months (IVO+AZA) v 3.2 months (PBO+AZA). Five PBO+AZA pts crossed over to IVO+AZA after March 2021 (Table), and no adjustment was made for crossover in the updated OS analysis. At a median follow-up of 28.6 months, mOS was 29.3 months (95% CI 13.2, not reached) for IVO+AZA v 7.9 months (95% CI 4.1, 11.3) for PBO+AZA (HR 0.42 [0.27, 0.65]; p<0.0001). OS rates were 62.9% and 38.3% at 12 months and 53.1% and 17.4% at 24 months, with IVO+AZA and PBO+AZA, respectively. In the IVO+AZA arm, hemoglobin levels steadily increased from baseline (BL; 88.8 g/L) to cycle 8, and then stabilized; mean platelet count recovered from BL values (72.7 x 10 9 /L) as early as week 8 (171.9 x 10 9 /L) and remained stable; and mean neutrophil counts rapidly increased from BL (0.98 x 10 9 /L) to week 3 (3.99 x 10 9 /L) and week 4 (4.36 x 10 9 /L), and then stabilized to within the normal range. Conversion from BL transfusion dependence (red blood cell and/or platelet transfusion dependence) to post-BL transfusion independence was significantly higher with IVO+AZA than PBO+AZA (53.8% v 17.1%, respectively; p=0.0004). There were fewer neutropenic fever events (27.8% v 33.8%) and infections (34.7% v 51.4%) with IVO+AZA than with PBO+AZA. TEAEs led to discontinuation of IVO+AZA or PBO+AZA in 26.4% and 25.7% of pts, respectively. Conclusions: Updated data on OS (>5 months longer mOS and a greater risk reduction in deaths compared to the initial analysis), transfusion independence, blood count recovery and safety confirms the clinically and statistically robust benefit in favor of IVO+AZA at long-term follow up. Patient disposition. Clinical trial information: NCT03173248 . [Table: see text]

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,318 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
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

Citations21
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical OncologyMême sujetAcute Myeloid Leukemia ResearchTravaux en français237 207