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Enregistrement W4379981780 · doi:10.1002/hon.3164_282

Matching‐adjusted indirect comparison (MAIC) of zanubrutinib (ZANU) versus ibrutinib (IBRU) in relapsed/refractory marginal zone lymphoma (R/R MZL)

2023· article· en· W4379981780 sur OpenAlexaff
Catherine Thiéblemont, Kunlun Wang, Sam Keeping, Isabella Zhang, Kai Yang, Bixia Tang, Leyla Mohseninejad

Notice bibliographique

RevueHematological Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Lymphocytic Leukemia Research
Établissements canadiensMD Precision (Canada)Precision Nanosystems (Canada)
Organismes subventionnairesBeiGene
Mots-clésMedicineInternal medicineProgression-free survivalLogistic regressionPercentileHazard ratioOncologyUrologyGastroenterologyOverall survivalConfidence intervalStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: ZANU is a Bruton tyrosine kinase inhibitor (BTKi) that has been evaluated for the treatment of R/R MZL in two phase 2, single-arm trials (MAGNOLIA, n = 66, NCT03846427; BGB-3111-AU-003, n = 20, NCT02343120). At 28 and 35 months of study follow-up in MAGNOLIA and BGB-3111-AU-003, respectively, median progression-free survival (PFS) and overall survival (OS) were not reached. IBRU, a first-generation BTKi, has also been evaluated for R/R MZL in a phase 2, single-arm trial (PCYC-1121, n = 60 [Noy et al. Blood 2017; Noy et al. Blood Adv 2020]). Here, we conducted an unanchored MAIC to estimate the comparative efficacy of ZANU versus IBRU in R/R MZL. Methods: The MAIC utilized study-level data from PCYC-1121 and pooled individual patient-level data from MAGNOLIA and BGB-3111-AU-003. A logistic propensity score model (PSM) was used to estimate weights for patients in the ZANU trials so that weighted mean baseline characteristics matched those in PCYC-1121. Number of prior lines of therapy, MZL subtype, response to prior therapy, and age were identified as key prognostic factors and included in the base case PSM. A sensitivity analysis was conducted including additional characteristics (B symptoms, time since last therapy, prior anti-CD20 therapy, bulky disease [>5 cm], and lactate dehydrogenase above normal). Comparisons were conducted for OS, PFS, and objective response rate (ORR) by independent review committee using weighted statistical models with relative treatment effects presented as hazard ratios (HRs), odds ratios (ORs), and 95% confidence intervals (CIs). Results: After applying weights estimated from the base case PSM, the effective sample size (ESS) for ZANU was 68 (Table). Compared with IBRU, ZANU significantly reduced the risk of progression (HR 0.38; 95% CI: 0.21, 0.69; p = 0.001) and was associated with a higher ORR (OR 2.37; 95% CI: 1.13, 4.96; p = 0.022). OS was comparable for ZANU and IBRU, which is consistent with expected survival for indolent lymphomas. The sensitivity analysis accounting for additional prognostic factors suggested the 2 treatments were comparable across all outcomes, owing in part to the low ESS (24) for ZANU associated with the expanded model. A leave-one-out analysis showed improved PFS (HR 0.33–0.45) for ZANU when excluding B symptoms, time since last therapy, or bulky disease from the expanded model. Conclusions: This MAIC demonstrated ORR and PFS benefits for ZANU versus IBRU in R/R MZL. Encore Abstract - previously submitted to ASCO 2023 and EHA 2023 The research was funded by: BeiGene Keywords: Indolent non-Hodgkin lymphoma, Molecular Targeted Therapies Conflicts of interests pertinent to the abstract. C. Thieblemont Honoraria: AbbVie, Bayer, Celgene, Gilead Sciences, Incyte, Janssen, Novartis, and Roche Research funding: Roche Educational grants: AbbVie, Janssen-Cilag, Kite/Gilead, Novartis, and Roche S. Keeping Employment or leadership position: PRECISIONheor Research funding: BeiGene I. Zhang Employment or leadership position: PRECISIONheor Research funding: BeiGene K. Yang Employment or leadership position: BeiGene Stock ownership: BeiGene Research funding: BeiGene Educational grants: BeiGene B. Tang Employment or leadership position: BeiGene Stock ownership: BeiGene Other remuneration: BeiGene L. Mohseninejad Employment or leadership position: BeiGene Consultant or advisory role: BeiGene Research funding: BeiGene

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,263
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,283 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeEssai 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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