Transverse myelitis after anti‐CD19 directed CAR T cell therapy for relapsed large B cell lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
CAR T cell therapy, ICANS, neurotoxicity, transverse myelitis Chimeric antigen receptor (CAR) T cell therapy has transformed the care of patients with relapsed/refractory large B cell lymphoma and is associated with unique toxicities, in particular cytokine release syndrome (CRS) and neurotoxicity/immune effector cell-associated encephalopathy syndrome (ICANS) [1-3].The pathophysiology of neurotoxicity with CAR T cell therapy is not well understood, and a spectrum of presentations is increasingly recognized.Here we report the case of a patient who developed transverse myelitis after receiving CAR T cell therapy.A 28-year old woman with refractory primary mediastinal B cell lymphoma was referred for standard of care (SOC) CAR T cell therapy after receiving R-CHOP (rituximab, cyclophosphamide, doxorubicin, vincristine, and prednisone) chemotherapy, radiation, and GDP (gemcitabine, dexamethasone, and cisplatin) salvage chemotherapy.Due to tumor burden with extensive abdominal involvement, she received bridging therapy with pembrolizumab, dexamethasone, and radiation to the right kidney (see treatment summary, Figure 1A).During lym-
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».