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Enregistrement W2951527270 · doi:10.1002/hon.112_2631

EFFICIENCY AND SAFETY OF STEM CELL MOBILIZATION FOLLOWING GDP SALVAGE IN PATIENTS WITH RELAPSED OR REFRACTORY LYMPHOMA

2019· article· en· W2951527270 sur OpenAlexaff
Catherine Tang, Osvaldo Espin‐Garcia, Anca Prica, Vishal Kukreti, Robert Kridel, Armand Keating, John Kuruvilla, Michael Crump

Notice bibliographique

RevueHematological Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeutropenia and Cancer Infections
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePlerixaforApheresisLeukapheresisEtoposideGranulocyte colony-stimulating factorNeutropeniaInternal medicineGemcitabineRegimenSurgeryUrologyChemotherapyCD34Stem cellCXCR4

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: High-dose chemotherapy and autologous stem cell transplant (ASCT) remains a key treatment strategy in patients (pts) with relapsed/refractory (R/R) aggressive lymphoma. After CCTG study LY.12 (Crump, et al, JCO 2014) established gemcitabine, dexamethasone and cisplatin (GDP) as standard salvage chemotherapy regimen at our centre, we replaced our previous mobilization strategy using cyclophosphamide + etoposide (CE) with PBSC collection using GDP. The aim of this study was to compare the efficiency, resource use and ASCT outcomes of PBSC mobilisation with GDP to CE. Methods: All pts undergoing PBSC mobilization following salvage GDP for R/R lymphoma from 1/2012 to 8/2018 were included in this analysis. CE comprised C 2 g/m2 d1, E 200mg/m2 d 1-3 + GCSF 10μg/kg d4-12, with apheresis planned d13. For collection following GDP, GCSF was added 10μg/kg d9-14, apheresis starting d15. Leukapheresis started when the blood CD34 count was >10 cells/μl (target >5 x 106 CD34 cells/kg). From May 2014 plerixafor 24 μg/kg was added to GCSF for slow or inadequate mobilization. Primary outcomes were PB CD34 count on planned day of apheresis and total CD34 cell yield. Secondary outcomes included number of apheresis days, febrile neutropenia after mobilisation, engraftment, hospital stay, transfusions, PFS and OS. Results: A total of 339 pts underwent PBSC mobilisation, 210 following GDP and 129 after CE. Pts in GDP group had more delays from planned to actual day of collection (mean 0.7 vs 0.4 days, p=0.006) and required more days of apheresis (mean, 1.7 vs 1.5 days, p = 0.001). The percentage of GDP pts collected on planned day of harvest and who required only one day of apheresis were 71% and 50%, versus 84% and 69% respectively after CE. In multi-variable analysis, CE led to both higher PB CD34 count on planned day of harvest and higher total CD34 yield (both p<0.001), despite a higher rate of plerixafor use in the GDP group (36/210 vs y/129). When considering a target CD34 yield ≥5x106/kg there was no difference between mobilization regimens (p=0.66). Similarly, on multivariable analysis, febrile neutropenia during mobilization, days to engraftment, ASCT admission duration and platelet transfusions did not differ between the two strategies; pts mobilized with CE required more RBC transfusion during ASCT (p=0.04). Prior BM involvement and plerixafor use were independent predictors for longer engraftment (p=0.013 and p=0.007 respectively), irrespective of regimen and CD34 yield. In multi-variable Cox analyses, disease status at time of ASCT was the main predictor of PFS and OS. Conclusions: CE+GCSF appears to be a more efficient mobilization method than GDP+GCSF with regard to number and timing of leukapheresis in pts undergoing GDP salvage for R/R lymphoma; however this did not translate to significant differences in engraftment or length of hospital admission. Keywords: autologous stem cell transplantation (ASCT); gemcitabine; salvage treatment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,262

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, 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
Publié2019
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Résumé présentoui

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