Real-World Treatment Patterns and Survival Outcomes of Patients with Relapsed/Refractory Multiple Myeloma Treated with a Selinexor-Containing Triplet-Based Regimen
Notice bibliographique
Résumé
Treatment for relapsed/refractory multiple myeloma (RRMM) is complex, with several classes of drugs that can be combined into doublet, triplet, or quadruplet regimens. Real-world studies can help to determine the optimal treatment sequences and dosing through observed usage of drugs outside of clinical trials. Previous clinical trials have demonstrated high rates of durable responses in the treatment of patients with triple-class-exposed RRMM with regimens containing selinexor, a first-in-class, orally available selective exportin 1 inhibitor. This study analyzed real-world treatment patterns and survival outcomes using a nationwide electronic health record-derived, deidentified database of patients with RRMM treated with an eligible selinexor-containing, triplet-based regimen, including combinations with dexamethasone and pomalidomide, bortezomib, carfilzomib, or daratumumab. Patients had a real-world overall survival (rwOS) of 14.7 months (95% CI: 10.6, 20.9) and a derived progression-free survival (dPFS) of 4.7 months (95% CI: 3.4, 6.7). Patients with previous exposure to anti-CD38 monoclonal antibodies (mAbs) in the most recent regimen prior to the selinexor treatment had numerically higher survival outcomes (rwOS, 20.9; dPFS, 8.7 months). These data suggest that, in the real-world setting, the use of selinexor triplet regimens is effective in patients with RRMM, especially those with prior exposure to an anti-CD38 mAb in the immediate prior line of therapy.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».