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Enregistrement W4415668960 · doi:10.1016/j.htct.2025.104824

DARATUMUMAB PLUS BORTEZOMIB, LENALIDOMIDE, AND DEXAMETHASONE (DVRD) IN PATIENTS WITH NEWLY DIAGNOSED MULTIPLE MYELOMA (NDMM): SUBGROUP ANALYSIS OF TRANSPLANT- INELIGIBLE (TIE) PATIENTS IN THE PHASE 3 CEPHEUS STUDY

2025· article· en· W4415668960 sur OpenAlexaff
Thierry Façon, Sonja Zweegman, V Hungria, NJ Bahlis, Christopher P. Venner, Marc Braunstein, Luděk Pour, Josep Martí, Ângelo Maiolino, S. Z. Usmani

Notice bibliographique

RevueHematology Transfusion and Cell Therapy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensInstitute of Cancer ResearchUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiple myelomaClinical endpointDaratumumabSubgroup analysisPost-hoc analysisPopulationOverall survivalPhases of clinical researchConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

After reading out of the PERSEUS and CEPHEUS trials, daratumumab-based therapy + VRd is emerging as the standard of care in NDMM treatment. In CEPHEUS (NCT03652064), DVRd improved minimal residual disease negativity (MRD neg) and progression-free survival (PFS) vs VRd in patients (pts) with TIE or transplant-deferred (TD) NDMM. As transplant deferral is not a common clinical pathway in many regions, here we report a post hoc analysis of DVRd efficacy in TIE pts. In this analysis, the primary endpoint of overall MRD neg rate (MRD neg at 10-5 and complete response or better [≥CR]), and key secondary endpoints, including PFS and sustained MRD neg (confirmed MRD neg ≥12 months [mo] apart without MRD positivity in between) were assessed. CEPHEUS enrolled pts with TIE or TD NDMM, ECOG performance status (PS) 0–2, and an International Myeloma Working Group (IMWG) frailty score of 0 or 1. Pts were randomized (1:1) to DVRd or VRd. Of 395 pts, 289 were TIE (DVRd, n = 144; VRd, n = 145). TIE population baseline (BL) characteristics were generally well balanced between DVRd vs VRd. In the TIE vs intent-to-treat (ITT) population, median age was older (72 vs 70 years [y]), and a higher percentage of pts were intermediate fit per IMWG criteria (41.2% vs 35.2%). In TIE pts, overall MRD neg rate at 10−5 was 60.4% for DVRd and 39.3% for VRd (odds ratio [OR] 2.37; 95% CI 1.47–3.80; p < 0.0001); at 10−6, it was 45.8% vs 26.9% (OR 2.28; 95% CI 1.40–3.73; p = 0.001). Sustained MRD neg rate (10−5) was 46.5% vs 27.6% (OR 2.27; 95% CI 1.39–3.70; p = 0.0010). Overall ≥CR rate was 80.6% vs 61.4% (OR 2.73; 95% CI 1.71–4.34; p < 0.0001). At 58.7-mo median follow-up, median PFS was NR for DVRd and 49.6 mo for VRd, and the 54-mo PFS rate was 69.0% vs 48.0% (HR 0.51; 95% CI 0.35–0.74; p = 0.0003); OS favored DVRd vs VRd (HR 0.66; 95% CI 0.42–1.03); after censored for deaths due to COVID-19, HR 0.55; 95% CI 0.34–0.90). Treatment effect was generally consistent across subgroups MRD neg(10-5) rate, %: DVRd, VRd: ISS Stage III (55 vs 30), Cytogenetic risk high(50 both), ECOG ≥1 (621 vs 36.4) Median PFS, mo VRd: 60.6 Stage 1 and 33.6 Stage III, Cytogenetic risk High: 31.7, Standard:60.6. ECOG 0:60.6, ECOG ≥1:47.2. Safety profile was consistent with ITT and the known profile for daratumumab subcutaneous and VRd. In CEPHEUS TIE pts, the ≥CR rate was 80.6% and overall MRD neg rate (10−5) was 60.4%, with ∼50% of pts sustaining MRD neg for ≥1 y. Nearly 70% of pts were alive and progression free at 4.5 y. These subgroup data reinforce the strong efficacy of DVRd in the TIE population.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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