Pomalidomide Use and Kidney Outcomes in Patients With Relapsed/Refractory Multiple Myeloma and Chronic Kidney Disease: A Real-World, Population-Based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pomalidomide-based regimens are the cornerstone of treatment for relapsed/refractory MM (RRMM). Despite the high incidence of chronic kidney disease (CKD) in RRMM, individuals with advanced CKD have been excluded from phase II/III RCTs, creating a gap in our understanding of the effects of pomalidomide use in patients with RRMM complicated with advanced CKD. We undertook a cohort to study to understand the efficacy safety of pomalidomide-based regimens among patients with CKD using real-world data. METHODS: Population-based, cohort study of patients ≥ 18 years with RRMM treated with pomalidomide in Ontario, Canada. Primary outcome was all-cause mortality. Secondary outcomes were time-to-major adverse kidney events (MAKE), time-to-next treatment, kidney response and safety. RESULTS: ). Mean age was 70.2 years, 43.3% were women. Patients with advanced CKD had a higher risk of all-cause mortality compared to the preserved kidney function group (aHR 1.37, 95% CI 1.06, 1.78). MAKE was higher in advanced CKD (aHR 1.70, 95% CI 1.03, 2.35). Kidney response was similar between moderate and severe CKD groups (aOR 1.04, 95%, CI 0.56-1.90). Safety outcomes were similar between groups. CONCLUSIONS: Patients with advanced CKD and RRMM on pomalidomide-based regimens exhibited reduced survival and a higher risk for MAKE. However, the probability of experiencing some degree of kidney recovery is 50% in both moderate and severe CKD, with comparable safety outcomes.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».