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Enregistrement W4385706381 · doi:10.1097/01.hs9.0000971268.84093.15

P1093: MATCHING-ADJUSTED INDIRECT COMPARISON (MAIC) OF ZANUBRUTINIB (ZANU) VERSUS IBRUTINIB (IBRU) IN RELAPSED/REFRACTORY MARGINAL ZONE LYMPHOMA (R/R MZL)

2023· article· en· W4385706381 sur OpenAlexaff
Catherine Thiéblemont, Kaijun Wang, Sam Keeping, Ina Zhang, Keri Yang, Boxiong Tang, Leyla Mohseninejad

Notice bibliographique

RevueHemaSphere · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensPrecision Nanosystems (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePercentileInternal medicineProgression-free survivalOncologyOverall survivalStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Topic: 36. Ethics and health economics Background: 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]). Aims: 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 was used to estimate weights for patients in the ZANU trials so that weighted mean baseline characteristics matched those in PCYC-1121. The following characteristics were identified as key prognostic factors and included in the base case propensity score model: number of prior lines of therapy, MZL subtype, response to prior therapy, and age. A sensitivity analysis was conducted including additional characteristics (B symptoms, time since last therapy, prior anti-CD20 therapy, bulky disease [>5cm], 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 propensity score model, 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 two 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. Summary/Conclusion: This MAIC demonstrated ORR and PFS benefits for ZANU versus IBRU in R/R MZL.Keywords: Indolent non-Hodgkin’s lymphoma, Marginal zone, relapsed/refractory, Tyrosine kinase inhibitor

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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