Outcome of carfilzomib/pomalidomide‐based regimens after daratumumab‐based treatment in relapsed multiple myeloma: A Canadian Myeloma Research Group Database analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Although daratumumab-containing regimens improve multiple myeloma (MM) outcomes, recurrence is inevitable. METHODS AND OBJECTIVE: We performed a retrospective study using the Canadian Myeloma Research Group Database to benchmark the efficacy of carfilzomib- or pomalidomide-based therapies immediately following progression on daratumumab treatment. RESULTS: We identified 178 such patients; median number of prior lines of therapy was 3, 97% triple-class exposed, and 60% triple-class refractory. In our cohort, 75 received a subsequent carfilzomib-based therapy, 79 received a pomalidomide-based therapy, and 24 received a treatment with both immunomodulatory drug (IMiD) and proteasome inhibitor (PI) using carfilzomib and/or pomalidomide. The median progression-free survival (PFS) and overall survival (OS) for the entire cohort were 4.5 and 14.2 months, respectively. Carfilzomib-based therapy yielded a median PFS and OS of 4.5 and 10.2 months, respectively, compared to 5.2 and 21.7 months for pomalidomide-based therapy. Patients who received both IMiD and PI with carfilzomib and/or pomalidomide had a median PFS and OS of 4.1 and 14.5 months, respectively. CONCLUSION: Our observations demonstrate the poor outcome of MM patients when standard regimens based on carfilzomib and/or pomalidomide are utilized directly after daratumumab-based therapy given in the relapsed setting. Novel therapies, including immune therapies, are urgently needed to improve the outcomes of these daratumumab-exposed patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».