A multicenter review of infusion-related reactions to daratumumab for relapsed multiple myeloma in the real world setting
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Daratumumab is used in the treatment of relapsed multiple myeloma. Daratumumab infusion-related reactions can occur with the highest incidence on the first infusion. METHODS: A retrospective review of all daratumumab infusions used as part of the DVd and DRd regimens for relapsed multiple myeloma was undertaken. The review of infusion-related reactions was conducted by reviewing the treatment room nursing note on the days that daratumumab was administered. If the patient experienced an infusion-related reaction, then the data captured included if the full dose was administered. RESULTS: Daratumumab infusion-related reactions occurred most frequently on the first dose. The rates of infusion-related reactions using a split dose approach for daratumumab administration were lower than that reported in clinical trials. All of the infusion-related reactions were managed with appropriate interventions in the outpatient setting. The adoption of rapid infusion daratumumab beginning with cycle 2 of DVd and DRd was well tolerated. CONCLUSIONS: Our experience of daratumumab infusions using a split dose approach was associated with an infusion-related reaction rate in 28% of patients on cycle 1, day 1 of DVd and DRd regimens. All patients were able to complete full doses of daratumumab by utilizing split dose. The rates of daratumumab infusion-related reactions are highest on the first infusion. In addition, our adoption of rapid infusion daratumumab was safe.
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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 | 0,008 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».