A Markov analysis of azacitidine and venetoclax vs induction chemotherapy for medically fit patients with AML
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Although induction chemotherapy (IC) is the standard of care in medically fit patients with newly diagnosed acute myeloid leukemia (AML), limited retrospective data indicate that patients at adverse-risk may benefit from azacytidine and venetoclax (aza-ven). Our goal was to perform a Markov decision analysis to determine whether IC or aza-ven is the optimal induction regimen in this population. Using the TreeAge software, Markov models were created for adverse-risk and intermediate-risk cohorts. A systematic review of the literature informed the transition probabilities and utilities included in the analyses. Our primary outcome was quality-adjusted life years (QALYs) gained over 5 years after diagnosis. Overall, patients at adverse risk treated with IC gained 1.4 QALYs, compared with 2.0 QALYs in patients treated with aza-ven. Patients at adverse risk treated with IC and allogeneic stem cell transplantation (allo-SCT), IC, aza-ven and allo-SCT, or aza-ven gained 2.1, 1.5, 3.0, and 1.9 QALYs, respectively. Meanwhile, patients at intermediate risk treated with IC gained 2.0 QALY, compared with 1.7 QALY in patients treated with aza-ven. Patients at intermediate risk treated with IC and allo-SCT, IC, aza-ven and allo-SCT, and aza-ven gained 2.7, 2.3, 2.6, and 1.8 QALYs, respectively. We have demonstrated that medically fit patients with newly diagnosed adverse-risk AML may benefit from treatment with aza-ven over those treated with IC, whereas IC remains the preferred approach for patients at intermediate risk. Our work challenges the use of the European LeukemiaNet risk classification for patients treated with aza-ven and highlights the need for prospective investigation into aza-ven as induction therapy for medically fit patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».