Clinical Outcomes for Patients with Triple Class Exposed Relapsed and Refractory Multiple Myeloma in Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite advances in treatment options, multiple myeloma (MM) remains generally incurable and most patients become relapsed or refractory to drug classes and require additional lines of therapy. Patients who are considered triple class exposed (TCE) (i.e., treated with three drug classes) may have limited treatment options and poor prognosis once they become relapsed/refractory MM (RRMM). There are limited published data available that examine real world treatment patterns and clinical outcomes in the TCE RRMM patient population. The purpose of this project was to explore Canadian-specific real-world treatment patterns and clinical outcomes in TCE RRMM patients in Canada. Methods: We leveraged multiple, population-based data sources from Alberta, Canada to identify TCE patients. The TCE cohort included individuals who have received a subsequent line of anti-myeloma treatment after prior exposure to a proteasome inhibitor (PI), an immunomodulatory drug (IMiD), and a monoclonal antibody (MAb), regardless of the sequence or combination used. Results: In total,1835 patients were evaluated. The TCE cohort included individuals who have received a subsequent line of anti-myeloma treatment after prior exposure to a PI, an IMiD, and a MAb, regardless of the sequence or combination used. 567 were consistent with the definition of TCE RRMM. Most patients with TCE MM were treated in the modern era (2020-present, 79%) and only 27% were >75 years old. 221 (39%) of TCE RRMM received a subsequent line of therapy. Median time to next therapy (TTNT) in the TCE RRMM was 18.1 months (8.4-13.3) and median TTNT and death was 10.1 months. Post TCE MM therapies will be presented in a Sankey diagram but as expected for the period of evaluation, no BCMA directed therapies were funded and publicly available for treatment of RRMM. Conclusion: The present study provides important insights into the treatment patterns and outcomes of patients with TCE RRMM. The advent of novel approaches such as CART's and bispecific is expected to address an unmet need in this growing population.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».