Efficacy and Safety of Daratumumab, Lenalidomide and Dexamethasone Therapy in the First Relapse of Multiple Myeloma Patients – Real World Data from Hungary
Notice bibliographique
Résumé
Background: Daratumumab is a monoclonal antibody targeting CD38, which has demonstrated efficacy in both newly diagnosed and relapsed or refractory multiple myeloma (MM). The objective of our study was to evaluate the effectiveness and safety of the daratumumab, lenalidomide, and dexamethasone (D-Rd) regimen as a second-line therapy in a real-world clinical setting. Methods: A total of 55 Hungarian patients with MM were enrolled, all of whom received D-Rd at first relapse through a special reimbursement program between February 2022 and August 2023. Treatment responses, progression-free survival (PFS), and overall survival (OS) were assessed in the intent-to-treat population as well as in selected subgroups. Safety outcomes were also systematically collected. Results: Treatment response was observed in 49 patients (89%), with 12 complete responses, 22 very good partial responses, and 15 partial responses. After a median follow-up of 36.6 months, the median PFS for the entire cohort was 22.0 months, while median OS had not been reached yet. Patients with advanced-stage disease (Revised International Staging System stage 3) showed significantly poorer survival outcomes compared with those in stage 1 or 2 (PFS: P < 0.001; OS: P = 0.015). High-risk cytogenetic abnormalities and frailty were also associated with markedly inferior prognosis. In contrast, neither prior autologous stem cell transplantation nor lenalidomide maintenance therapy had a significant impact on survival. During the study period, three deaths due to severe infections occurred, while the most common adverse events were mild hematologic toxicities and injection-related reactions. Conclusions: Our findings support the use of D-Rd as an effective option for first relapse in MM patients. However, our survival data are inferior to the results of the pivotal studies targeting the same population.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».