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Enregistrement W3094939491 · doi:10.1182/blood-2020-139850

Real World Characteristics and Outcomes of Patients with Relapsed and Refractory Diffuse Large B Cell Lymphoma; A Provincial Experience

2020· article· en· W3094939491 sur OpenAlexaffabout
Farheen Manji, Douglas A. Stewart

Notice bibliographique

RevueBlood · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineRefractory (planetary science)Diffuse large B-cell lymphomaLymphomaPopulationSalvage therapyOncologyChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Relapsed/refractory diffuse large B cell lymphoma (DLBCL) is an aggressive disease associated with a poor prognosis. Chimeric antigen receptor T cell (CAR-T) therapy is now approved for patients with relapsed/refractory DLBCL who have refractory or relapsed disease after two lines of systemic therapy. However, there is limited data that explores real world patient and disease characteristics in this high risk and fragile population to help determine what percentage of real world patients with relapsed/refractory DLBCL would be eligible for CAR-T cell therapy based on clinical trial criteria. Methods:Adult DLBCL patients under age 70 years who had relapsed or refractory disease after two lines of therapy from 2011-2018 in Alberta were retrospectively reviewed. Data was collected to determine baseline characteristics, disease factors and treatment outcomes at both diagnosis and second relapse. Results: In total, 90 patients were identified with refractory or relapsed DLBCL after two lines of systemic therapy. The median age at diagnosis was 58.2 years (IQR 54.0-65.0) and median age at second relapse was 60.4 (IQR 54.7-67.6). The majority of patients had de novo DLBCL (n=57s, 63.3%) while 33 patients (36.7%) had transformed disease. There were 10 patients (11.1%) who had had prior systemic therapy for an indolent lymphoma including 2 patients with previous autologous stem cell transplant. There were 59 patients who had refractory disease while the remaining 31 patients had relapsed disease. There were 43 patients (47.8%) patients who had received an autologous stem cell transplantation. At second relapse, 59 patients (65.6%) would not have qualified for CAR-T cell therapy based upon clinical trial criteria. These reasons included: 1) ECOG performance status 2-4 (n=49, 54.4%); 2) CNS disease at second relapse (n=10, 11.1%) 3) bone marrow involvement resulting in a platelet count <75 x 109/L or absolute neutrophil count <1.0 x 109/L (n=15, 16.7%). Outcomes were poor with a one year overall survival of 29.1% and a median overall survival from second relapse of 3.8 months. Patients who would have been eligible for CAR-T therapy based on clinical trial criteria had better survival (HR 0.41, CI 0.35-0.68, P<.05). Post second relapse treatment including salvage chemotherapy (n=37, 41.1%), radiation therapy (n=8, 8.9%), autologous stem cell transplantation (n=1, 1.1%), allogeneic stem cell transplantation (n=1, 1.1%) and palliation (n=42, 46.7%). Worse survival was observed in patients with refractory disease (HR 2.61, CI 1.58-4.32, p<.05) and in patients with an ECOG greater than or equal to 2 (HR 2.68, CI 1.65-4.34, p<.05). Conclusion:Patients with relapsed/refractory DLBCL have a very poor outcome and have high risk disease at relapse including advanced stage disease and poor performance status. Less than half of the patients in our study would qualify for CAR-T therapy based on clinical trial criteria. More real world data is needed to see how feasible and effective novel cellular therapy is for these high risk patients. Disclosures Stewart: AstraZeneca:Honoraria;Abbvie:Honoraria;Novartis:Honoraria;Roche:Honoraria;Janssen:Honoraria;Teva:Honoraria;Amgen:Honoraria;Gilead:Honoraria;Celgene:Honoraria;Sandoz:Honoraria.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,228
Score d'incertitude au seuil0,454

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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