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Enregistrement W4417016748 · doi:10.1182/blood-2025-7596

Real-world outcomes of teclistamab for multiple myeloma in Canada: Multi-institutional report from the Canadian myeloma research group (CMRG) database

2025· article· en· W4417016748 sur OpenAlexaffabout
Guido Lancman, Donna Reece, Arleigh McCurdy, Engin Gul, Smriti Sharma, Jiandong Su, Kevin Song, Michael Chu, Martha Louzada, Alissa Visram, Darrell White, Rayan Kaedbey, Jesse Shustik, Julie Stakiw, Michaël Sébag, Rami Kotb, Victor H. Jimenez‐Zepeda, Tony Reiman, Christopher P. Venner, Muhammad Aslam, Debra Bergstrom, Ashley Freeman, Ève St‐Hilaire, Philip Kuruvilla, Richard LeBlanc

Notice bibliographique

RevueBlood · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensHôpital Maisonneuve-RosemontDr. Georges-L.-Dumont University Hospital CentreSt. John’s Health Sciences CentreWilliam Osler Health SystemOntario Institute for Cancer ResearchMcGill UniversityJewish General HospitalNewfoundland and Labrador Centre for Applied Health ResearchDalhousie UniversityJuravinski Cancer CentreUniversité de MontréalUniversity of SaskatchewanQueen Elizabeth II Health Sciences CentreUniversity of AlbertaCancerCare ManitobaOttawa HospitalOccupational Cancer Research CentreUniversity of CalgaryPrincess Margaret Cancer CentreVancouver General HospitalSaint John Regional HospitalBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiple myelomaObservational studyClinical trialOverall survivalRetrospective cohort studyOutcomes researchMelphalanLenalidomide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Teclistamab is a highly effective treatment for relapsed multiple myeloma (MM), with an overall response rate (ORR) of 63% and progression-free survival (PFS) of 11.4 months in the MajesTEC-1 trial. real-world data are needed to understand outcomes in a broader patient population. In this study, we examined real-world outcomes of MM pts receiving teclistamab in Canada. Methods: This is a retrospective observational study utilizing the Canadian Myeloma Research Group Database (CMRG-DB), which is a prospectively maintained disease-specific database with > 10,000 patients enrolled from 21 academic centres across Canada. All MM pts who received teclistamab outside of clinical trials from May 2023-March 2025 were included in this study. Primary outcomes were the overall response rate (ORR), duration of response (DoR), progression-free survival (PFS) and overall survival (OS) calculated from the start date of teclistamab. Time-to-event outcomes were estimated using the Kaplan-Meier method. Secondary objectives included efficacy outcomes in pts achieving at least a VGPR. Results: We identified 52 pts who received at least one dose of teclistamab, of which 46% were female, median age was 68 (42-90) and 44% had high-risk cytogenetics. Pts had received a median of 4 prior lines (range, 3-10), with 75% of pts having received a prior autologous stem cell transplant, 77% being triple class- refractory, 12% penta-drug refractory, and 8% BCMA-refractory. Median follow up time for all pts was 9.4 months. Among all treated pts, the ORR was 58%, with 50% of all pts achieving at least a VGPR (95% CI, 49%-94%). The median PFS was 10.4 months (95% CI, 3.3-NE)and median OS not reached, with 12-month OS estimate of 67% (95% CI, 54%-83%). Among the pts achieving, median DOR, PFS and OS were not reached. The 9-month was 70% (95% CI, 51%-97%), 12-month PFS 78% (95% CI, 59%-100%) and 12-month OS 95% (95% CI, 86%-100%). Conclusions: In this real-world study, Canadian myeloma pts had similar outcomes to those in the MajesTEC-1 trial. In particular, pts achieving a deep response (at least VGPR) had very favorable PFS and OS at one year, compared to historical outcomes from the LocoMMotion, Mammoth, and CMRG real-world studies. . Given the short follow-up in the current study, efficacy data will be updated at the meeting.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,164

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeObservationnel
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
Routes d'admission2
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