Comparative Efficacy of Talquetamab vs. Current Treatments in the LocoMMotion and MoMMent Studies in Patients with Triple-Class-Exposed Relapsed/Refractory Multiple Myeloma
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Talquetamab, a bispecific antibody targeting GPRC5D × CD3, is approved for the treatment of patients with triple-class -exposed (TCE) relapsed/refractory multiple myeloma (RRMM) on the basis of the results from the phase I/II MonumenTAL-1 trial. The relative effectiveness of talquetamab vs. real-world physician's choice of therapy (RWPC) was assessed using adjusted comparisons. METHODS: An external control arm for MonumenTAL-1 (subcutaneously administered talquetamab 0.4 mg/kg weekly [QW] and 0.8 mg/kg every other week [Q2W]) was created from two observational real-world studies: LocoMMotion and MoMMent. Imbalances in baseline covariates were adjusted using inverse probability weighting. The relative effectiveness of talquetamab vs. RWPC was estimated for overall response rate (ORR), ≥ very good partial response (VGPR), and ≥ complete response (CR); odds ratios and relative response ratios (RRs) were derived from weighted logistic regression. Hazard ratios (HRs) for duration of response (DOR), progression-free survival (PFS), time to next treatment (TTNT), and overall survival (OS) were estimated using a weighted Cox proportional hazards model. RESULTS: After reweighting, baseline characteristics were balanced across cohorts. In adjusted comparisons, patients treated with talquetamab QW (n = 143) had significantly improved outcomes vs. RWPC; RRs were ORR 2.67, p < 0.0001; ≥ VGPR 4.70, p < 0.0001; ≥ CR 78.05, p = 0.0002; and HRs were PFS 0.52, p < 0.0001; TTNT 0.48, p < 0.0001; OS 0.36, p < 0.0001. Patients treated with talquetamab Q2W (n = 145) also had significantly improved outcomes vs. RWPC; RRs were ORR 2.62, p < 0.0001; ≥ VGPR 5.04, p < 0.0001; ≥ CR 101.14, p = 0.0002; and HRs were PFS 0.40, p < 0.0001; TTNT 0.39, p < 0.0001; OS 0.37, p < 0.0001. CONCLUSION: Effectiveness of talquetamab for both schedules was significantly better than RWPC for ORR, ≥ VGPR, ≥ CR, PFS, OS, and TTNT, highlighting its clinical benefit for patients with TCE RRMM. TRIAL REGISTRATION: MonumenTAL-1, ClinicalTrials.gov identifier NCT03399799/NCT04634552; LocoMMotion, ClinicalTrials.gov identifier NCT04035226; MoMMent, ClinicalTrials.gov identifier NCT05160584.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».