A comprehensive analysis of the fatal toxic effects associated with CD19 CAR-T cell therapy
Notice bibliographique
Résumé
To determine the incidence, spectrum, timing, and clinical features of CD19 Chimeric antigen receptor (CAR-T) cell therapy-associated fatal toxic effects. We initiated a comprehensive analysis. First, we retrospectively queried the real-world data from a World Health Organization (WHO) pharmacovigilance database (Vigilyze). Furthermore, we performed a meta-analysis of published trials of CD19 CAR-T cell therapy. From screening the WHO database, we identified 1200 patients: 499 received Kymriah therapy, and 701 received Yescarta therapy. We compared the adverse reactions of the two drugs. We evaluated all published clinical trials, comprising 19 trials and 890 patients. Our meta-analysis showed that the incidence of fatal toxic effects associated with death was 5.4%. Infections and infestations appeared to present the highest risk of death. The toxic effect specific median time to death was 30, 30, and 68 days for total, cytokine release syndrome (CRS), and nervous system disorders (NSD), respectively. We observed a high mortality rate for some toxic effects and an early onset of death with varied causes, indicating the need for clinicians to pay more attention to the monitoring and treatment of these fatal toxic effects when using CD19 CAR-T cell therapy, especially for infections and infestations.
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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 | 0,015 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».