C003 | MODELING LONG-TERM PROGRESSION-FREE SURVIVAL IN TRANSPLANT-ELIGIBLE AND TRANSPLANT-INELIGIBLE NEWLY DIAGNOSED MULTIPLE MYELOMA TREATED WITH DARATUMUMAB, BORTEZOMIB, LENALIDOMIDE, AND DEXAMETHASONE
Notice bibliographique
Résumé
Daratumumab, bortezomib, lenalidomide, and dexamethasone (DVRd) plus DR maintenance showed superior efficacy to VRd with R maintenance in transplant-eligible (TE) patients (pts) with newly diagnosed multiple myeloma (NDMM) in the PERSEUS trial. Similarly, the CEPHEUS trial showed superiority of DVRd vs VRd in transplant-ineligible (TIE) or transplant-deferred pts with NDMM. In the DVRd arms, median progression-free survival (PFS) was not reached (NR) at median follow-up of 47.5 months (mo; PERSEUS) and 58.7 mo (CEPHEUS); in the VRd arms, median PFS was NR in PERSEUS and was 52.6 mo in CEPHEUS. This analysis aimed to extrapolate PFS data from PERSEUS (TE) and CEPHEUS (TIE) to estimate long-term outcomes of frontline DVRd to help inform clinical decision making. Per UK NICE guidance on survival data extrapolation, 7 distributions were fitted to model PFS: exponential, Weibull, gamma, Gompertz, log-logistic, log-normal, and generalized gamma. Individual parametric curves were fit for the DVRd and VRd groups. Extrapolations were capped by UK population data (2020–2022) on disease-specific and all-cause mortality, using median population age and the proportion of males in the cohort at treatment initiation. PFS projections begin at the median population age. In PERSEUS, 709 TE pts were randomized (DVRd, n=355; VRd, n=354; median age, 60 yrs; 59% male). In CEPHEUS, 289 TIE pts were randomized (DVRd, n=144; VRd, n=145; median age, 72 yrs; 51% male). At 48 mo, Kaplan-Meier estimates of PFS in PERSEUS TE pts were 84.3% vs 67.7% for DVRd and VRd, respectively; in CEPHEUS TIE pts, they were 72.3% vs 52.3% (Figure). Based on modeling in PERSEUS TE pts, estimated median PFS was 158–255 mo (13.2–21.2 yrs) for DVRd and 76–119 mo (6.3–9.9 yrs) for VRd. Exponential distribution (best fit) gave PFS estimates of 205 vs 87 mo (17.1 vs 7.3 yrs) for DVRd and VRd, respectively. In CEPHEUS TIE pts, estimated median PFS was 96–118 mo (8.0–9.8 yrs) for DVRd and 52–54 mo (4.3–4.5 yrs) for VRd. Exponential distribution gave PFS estimates of 100 vs 53 mo (8.3 vs 4.4 yrs) for DVRd and VRd, respectively. PFS projections were significantly longer with DVRd vs VRd in both TE and TIE pts with NDMM. As expected, projected PFS with DVRd was longer for TE (205 mo from baseline age of 60 yrs) vs TIE (100 mo from age 72 yrs). These extrapolations support DVRd use beyond observed PFS data, helping to reinforce the benefit of DVRd with daratumumab-containing maintenance in all pts with NDMM.
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 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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».