Transitioning to Pegylated Interferon for the Treatment of Cutaneous T‐Cell Lymphoma: Meeting the Challenge of Therapy Discontinuation and a Proposed Algorithm
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Notice bibliographique
Résumé
Cutaneous T‐cell lymphoma (CTCL) is an uncommon non‐Hodgkin lymphoma characterized by skin involvement, with the most recognized subtypes being mycosis fungoides (MF) and Sezary syndrome (SS). Interferon has been an established treatment for MF/SS since 1984 and is integrated into management guidelines internationally. In 2019, manufacturers abruptly discontinued interferon‐ α 2b and interferon‐ α 2a. Many alternative systemic therapies in MF/SS remain unfunded or unavailable in Canada, presenting a unique challenge. Although off‐label use of pegylated interferon is a logical substitute, there are no established dosing guidelines and limited published experience. This case series provides a single‐center experience on pegylated interferon‐ α 2b for treatment of MF/SS, a suggested management algorithm, and a review of the literature. All patients identified in the Calgary Cutaneous Lymphoma Program with stage IIB–IVB MF/SS treated with interferon‐ α 2b (4.5–9 MU/week) were switched to once weekly pegylated interferon (90 μ g, 0.5 mL) between February and July 2021. Response was monitored using the mSWAT and SkinDex‐29 tools. Eight patients were switched to pegylated interferon, with a median disease duration of 69 months (range: 8–275 months). Five out of eight patients remain on pegylated interferon, with the remainder having switched to preplanned therapies. Two patients required dose reduction due to side effects, including grade II anemia and mood changes. The remaining patients had normal laboratory investigations and no additional side effects. Uncommon lymphomas like MF/SS have limited treatment options, and the impact of abrupt product discontinuation is substantial. We propose a management algorithm for the transition of patients from interferon to pegylated interferon.
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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 découle