Durable Response to Brentuximab Vedotin Plus Cyclophosphamide, Doxorubicin, and Prednisone (BV-CHP) in a Patient with CD30-Positive PTCL Arising as a Post-Transplant Lymphoproliferative Disorder (PTLD)
Notice bibliographique
Résumé
T-cell PTLDs are lymphoid proliferations that develop in recipients of SOT or allogeneic HSCT. They carry an extremely poor prognosis with a reported median survival of only 6 months. The infrequency with which they are encountered makes treatment a challenge due to the lack of prospective trials to guide management. The significantly higher risk of morbidity and mortality in T-cell PTLD, compared to B-cell PTLD, underscores the challenge of treating these patients and the need for new therapeutic options. Brentuximab vedotin, an ADC targeting CD30, is FDA-approved in combination with CHP as front-line treatment for patients with CD30 expressing PTCL. Herein we report a case of CD30-positive T-cell PTLD that was successfully treated with BV-CHP, suggesting the added value of the addition of BV to chemotherapy, contributing to our patient's long and ongoing progression-free survival. To our knowledge, this is the first documented case of successful treatment using BV-CHP for a CD30-positive, EBV-negative, late T-cell PTLD.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».