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Enregistrement W4385667237 · doi:10.1097/01.hs9.0000970732.34300.9d

P957: AN INDIRECT COMPARISON OF ELRANATAMAB’S (ELRA) OBJECTIVE RESPONSE RATE (ORR) FROM MAGNETISMM-3 (MM-3) VERSUS REAL-WORLD EXTERNAL CONTROL ARMS IN TRIPLE-CLASS REFRACTORY (TCR) MULTIPLE MYELOMA (MM)

2023· article· en· W4385667237 sur OpenAlexaff
Luciano J. Costa, Thomas W. LeBlanc, Hans Tesch, Pieter Sonneveld, Ryan Kyle, Liliya Sinyavskaya, Patrick Hlavacek, Aster Meche, Jinma Ren, Alex Schepart, Didem Aydin, Marco DiBonaventura

Notice bibliographique

RevueHemaSphere · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensStatistics Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCohortMultiple myelomaMedicineInternal medicineOncologyRefractory (planetary science)Biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Topic: 14. Myeloma and other monoclonal gammopathies - Clinical Background: ELRA is a BCMAxCD3 bispecific antibody being investigated for the treatment of R/R MM. Aims: The phase 2 MM-3 trial was single-armed; the aim of this study (NCT05565391) was to contextualize the efficacy data from MM-3 with two real-world (RW) external control arms. Methods: A retrospective cohort study was conducted to indirectly compare the efficacy observed in MM-3 Cohort A (BCMA-naïve; N=123) from the 9-month data cut with two US-based oncology electronic health record databases, Flatiron Health (FH) and COTA, as external controls. MM-3 inclusion (eg, prior MM diagnosis, ECOG≤2, refractory to ≥1 PI, ≥1 IMiD, and ≥1 anti-CD38) and exclusion (I/E) criteria (eg, plasma cell leukemia, smoldering MM) were applied to each RW database to obtain comparable patient populations across sources. After imposing MM-3 I/E criteria, comparisons between data sources on ORR were conducted by estimating rate ratios (RRs) using log-binomial regression models (unweighted analysis). RRs were also estimated using both inverse probability treatment weighting (IPTW) and augmented IPTW (doubly robust) analyses to account for key covariates (eg, age, comorbidities, ECOG, ISS, prior lines/refractoriness, cytogenetic risk, extramedullary disease, lab values). Results: The 123 patients from MM-3 Cohort A were compared with the 152 and 233 patients identified from the FH and COTA databases, respectively. Treatment regimens in the RWD sources included various combinations of PIs, IMiDs, and mAbs, among other agents (eg, selinexor). Across unweighted, IPTW, and doubly robust analyses, the ORR for ELRA was significantly higher than treatments used for TCR MM patients from RWD sources (Table 1; all p<.05). Summary/Conclusion: Among TCR MM patients who resemble those of the MM-3 trial, ELRA showed improved ORR compared with treatments currently used in clinical practice.Keywords: Multiple myeloma, Myeloma, Real world data

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,301 · 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'étudeMéta-analyse
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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