Impact of Letermovir on Outcomes in Cytomegalovirus Seropositive Patients Undergoing Allogeneic HCT: Exploring Outcomes across Ethnicities
Notice bibliographique
Résumé
Cytomegalovirus (CMV) serostatus remains an independent adverse risk factor for increased transplant related morbidity and mortality (TRM) in CMV seropositive (CMV+) recipients versus CMV seronegative recipients1,2. Letermovir (LET) is a novel anti-CMV agent that prevents CMV replication through inhibition of the viral terminase complex3 and is routinely given as primary prophylaxis for CMV seropositive transplant recipients as it results in a lower risk of clinically significant CMV infections4. At our institution we serve a diverse ethnic population and utilize a heterogenous mixture of donor sources and graft-versus-host-disease (GVHD) prophylaxis. We conducted this study to evaluate the impact of LET in our diverse population to evaluate for LET impact on major outcomes and evaluate for efficacy variations by ethnicity. A retrospective study found that 556 CMV+ patients received HCT between 2018 and 2022 at the Princess Margaret Cancer Centre (PMCC), 219 of which received LET prophylaxis. Primary endpoint was comparing those receiving LET and not receiving LET prophylaxis (non-LET) in Overall Survival (OS), Non-Relapse Mortality (NRM), Cumulative Incidence of Relapse (CIR), and GVHD-Free | Relapse-Free Survival (GRFS). Secondary endpoints explored LET impact on Cumulative Incidence of CMV Reactivation (CI-CMV) and OS stratified by self-reported ethnicity. In comparing, OS, CIR, GRFS and NRM for all patients, LET and non-LET, no significant difference in outcomes was observed. Figure 1. A significant LET effect was observed on the CI-CMV for the entire cohort. The most profound LET effect was in the East Asian cohort (LET 22%, non-LET 80%, p<0.001). Figure 2. The South Asian cohort activated CMV most frequently while on LET (38.9%, CI 16.8-60.7). Figure 3. The CI-CMV was significant between cohorts, with LET cohort having fewer reactivations (23.2% vs 32.1% experiencing 1, 5.0% vs 14.3% experiencing 2, and 5.0% vs 21.4% experiencing 3 reactivations; p<0.001). In multivariate analysis, LET reduced CMV reactivations by 53% compared to non-LET (HR=0.47 | CI 0.39-0.55, p<0.001). Our results indicate no observable LET drug effect on OS, CIR, GRFS, and NRM. Our East Asian cohort experienced a significant decrease in CMV reactivation with LET. Our South Asian cohort reactivated CMV more often while on LET compared to other ethnic cohorts. Further research is warranted in extending LET duration in higher risk ethnicities and/or investigating other strategies to decrease CMV reactivation in cohorts experiencing less LET benefit.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».