Impact of Split Dosing the First Rituximab Infusion in Patients with High Lymphocyte Count
Notice bibliographique
Résumé
The most common adverse reactions to rituximab are infusion-related reactions (IRR). We evaluated the efficacy of split dosing the first rituximab infusion over two days to reduce IRR incidence in patients with hematological cancer and a high lymphocyte count. This is a retrospective observational study conducted in two healthcare centers in Quebec, Canada. The study enrolled patients with white blood cell counts ≥25.0 × 109/L who received their first rituximab dose for hematological cancer between December 2007 and May 2020. One healthcare center used asymmetrical split dosing, while the other used symmetrical split dosing. A total of 183 treatment episodes were collected from 143 patients. Among patients who received a fractionated dosing schedule, 42% developed an IRR from the first rituximab infusion compared with 50% for the standard protocol (adjusted relative risk, 0.89; p = 0.540). No significant difference was observed in IRR severity between either groups. However, 24% of patients who received the asymmetrical protocol developed an IRR compared to 68% for the symmetrical protocol (adjusted relative risk, 0.32; p = 0.003). These results suggest that an asymmetrical split dosing could be effective in reducing the incidence of IRR and is preferable to a symmetrical one.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».