Identification of treatment effect modifiers and prognostic factors in newly diagnosed and relapsed or refractory multiple myeloma
Notice bibliographique
Résumé
Aim: We aimed to identify variables that affect the prognosis and treatment effect in multiple myeloma (MM). Materials & methods: Published literature of randomized controlled trials (RCTs) and population-adjusted indirect comparisons (PAICs) in newly diagnosed (ND) and relapsed/refractory (RR) MM populations reporting overall survival (OS) and progression-free survival (PFS) were identified. Possible treatment effect modifiers (TEMs) were evaluated based on the ratio between effect estimates of different strata within subgroups for OS and PFS among eligible RCTs. Potential prognostic factors (PFs) were identified using the lists of covariates adjusted for in PAICs meeting the eligibility criteria. Results: Sixty-five RCTs and 59 PAICs were included for synthesis. In ND-MM and RR-MM patients, age, sex, International Staging System stage, and cytogenetics were identified as potential TEMs for PFS based on data from published RCTs. Refractory disease, prior therapy exposure status and creatinine clearance were additional TEMs for PFS in RR-MM patients. Eastern Cooperative Oncology Group performance score and creatinine clearance were TEM candidates of PFS for ND-MM stem-cell transplant-ineligible patients. No consistent TEMs for OS were identified across all MM populations. Commonly adjusted variables for both OS and PFS in published PAICs of all populations aligned with potential TEMs of PFS identified in published RCTs. Additionally, subtype of MM, time since diagnosis and extramedullary disease or presence of plasmacytoma were common variables for adjustment in PAICs evaluating RR-MM. Frequency of each variable adjusted for differs by population and outcome. Only one PAIC reported TEMs separately from PFs. Conclusion: TEMs and PFs identified herein can help inform future clinical trial design and serve as a primer when conducting PAICs evaluating OS and PFS in ND/RR-MM.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».