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Enregistrement W4405050034 · doi:10.1182/blood-2024-198804

Efficacy and Safety of Teclistamab in Relapsed or Refractory Multiple Myeloma: A Systematic Review and Meta-Analysis

2024· review· en· W4405050034 sur OpenAlexaboutno aff
Zaheer Qureshi, Abdur Jamil, Faryal Altaf, Rimsha Siddique, Muhammad Faisal, Sorab Gupta, Paul Berard

Notice bibliographique

RevueBlood · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMultiple myelomaInternal medicineRefractory (planetary science)LenalidomideOncologyMeta-analysisPomalidomideBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Multiple myeloma (MM) is a clonal abnormal proliferation of plasma cells resulting in elevated plasma immunoglobulin with end-organ damage with anemia, osteolytic bone lesions, renal failure, and/or hypercalcemia. The FDA approved bispecific antibody Teclistamab, which engages T cells via CD3 ligand and myeloma cells via BCMA binding domain, in October 2022. It has shown promise due to its efficacy and manageable safety profile. This meta-analysis aims to synthesize data on the effectiveness and safety of Teclistamab in treating relapsed or refractory multiple myeloma (RRMM). Methods: The review adhered to PRISMA guidelines, utilizing databases such as PubMed, Web of Science, EMBASE, and Google Scholar to find studies evaluating teclistamab's efficacy and safety. Eligibility criteria included studies involving adult RRMM patients treated with teclistamab, focusing on outcomes like overall response rate (ORR), adverse events, complete response (CR), and excellent partial response (VGPR). On the other hand, safety analysis involved pooling all adverse events of grade 3 or above (grade ≥3 adverse events), including grade ≥3 cytokine release syndrome (CRS) and neurotoxic events. Furthermore, subgroup analyses were conducted to identify factors associated with ORR. Two reviewers independently performed data extraction, and the quality of the included studies was assessed using the Newcastle Ottawa Scale. Results: Five studies with 661 RRMM patients were included in the analysis. The pooled results showed that teclistamab led to an ORR of 62.8% (95% Confidence Interval (CI): 58.6 - 66.8), a ≥VGPR of 52.1% (95% CI: 46.8 - 57.3), and a ≥CR of 29.5% (95% CI: 21.9 - 38.4). When the ORR was assessed in different subgroups, we found that patients with extramedullary disease (EMD) had considerably lower ORR than those without EMD (45% vs. 71%, p<0.0001). Additionally, the ORR was significantly lower in patients with prior BCMA-directed therapy (OR: 2.24, p = 0.002) and those with stage III disease (OR: 3.69, p = 0.0001). However, the subgroup analyses showed no considerable difference in the ORR between patients with high or standard-risk cytogenetics (OR: 1.05 p = 0.82) and those with penta-drug or triple-class-refractory disease (OR: 0.97 p = 0.89). Regarding the safety of teclistamab, the pooled results showed that the incidence of grade ≥3 adverse events was high (90.7%). However, grade ≥3 CRS and neurotoxic events were low (1.5% and 2.2%, respectively). Discussion/Conclusion: RRMM patients treated with teclistamab display good response rates. However, this good response was based on studies with short follow-up duration. Therefore, more research in long-term follow-up studies is required to establish the durability of these responses. In addition, the subgroup analyses suggested that before BCMA-directed therapy, the presence of EMD and stage III disease were associated with poor response rates. However, the response rates for patients with prior BCMA-related therapy are relatively high, meaning teclistamab can also be a valuable therapeutic option for these patients. Teclistamab also displayed low incidences of CRS and neurotoxicity. Therefore, with appropriate measures, resources, and infrastructure, it can be safely administered to patients with RRMM.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,025
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,100
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,287 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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