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Enregistrement W4393026380 · doi:10.1136/ejhpharm-2024-eahp.245

4CPS-141 Real-life impact of including montelukast as premedication on the incidence of infusion-related reactions to isatuximab and description of risk factors

2024· article· en· W4393026380 sur OpenAlexfundno aff
MDC Jiménez León, JA Hernandez Ramos, M Martín Rodríguez, E Guerrero Hurtado, A Prieto Romero, F Mayo Olveira, Francisco Martínez de la Torre, MD Canales Siguero, JM Ferrari Piquero

Notice bibliographique

RevueSection 4: Clinical pharmacy services · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDrug-Induced Adverse Reactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLeslie Dan Faculty of Pharmacy, University of TorontoUniversity of Waterloo
Mots-clésDiscontinuationTolerabilityMedicineRegimenPlaceboPremedicationOdds ratioAdverse effectNumber needed to treatInternal medicineConfidence intervalRelative riskAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Background and Importance</h3> Infusion-related reactions (IRR) are one of isatuximab’s most frequent and significant adverse reactions that may lead to treatment discontinuation despite premedicating with dexamethasone, paracetamol, and anti-H1 antihistamines. Similarly to daratumumab, adding montelukast as premedication could improve its tolerability. Additionally, there are no studies to date describing which risk factors (RF) may affect the likeliness of an isatuximab IRR. <h3>Aim and Objectives</h3> The primary objective was to assess the impact of including montelukast as premedication on the incidence of IRR (iIRR) associated with the administration of isatuximab. Secondary objectives included describing the iIRR in a real-life setting and evaluating possible risk factors: food, environmental or medicine allergies; previous IRR; and infusion bag concentration. <h3>Material and Methods</h3> Multicentric retrospective study conducted in one secondary and three tertiary hospitals. Eligibility criteria included adults having started isatuximab and excluded patients receiving off-label corticosteroid doses and those enrolled in clinical trials. Follow-up was carried out until September 2023, treatment discontinuation or death. Baseline characteristics were sex, age, treatment regimen, premedication regimen, number of isatuximab doses and occurrence of IRR. These numerical and categorical variables were expressed as number of observations and medians respectively. Odds ratios (OR) and Mann-Whitney U tests were calculated to evaluate qualitative and quantitative RF, respectively. Absolute risk reduction (ARR) and number needed to treat (NNT) were used to assess the impact of montelukast as premedication. 95% confidence intervals (95%CI) were applied. <h3>Results</h3> 40 patients were included, with a median age of 66 (54 – 72) years, 60.0% being men. The median number of isatuximab doses per patient was 8 (4–18). The iIRR for cycle-one-day-one was 7.7% for the group premedicated with montelukast and 29.6% without. OR was 0.20 (95% CI 0.02 – 1.79), ARR was 0.22 (95% CI -0.01 – 0.44) and NNT was 5. No IRR were found for second or further doses in any patient and no risk factors were found. <h3>Conclusion and Relevance</h3> In our experience, iIRR observed for isatuximab was lower compared to pivotal clinical trials. The inclusion of montelukast as premedication might reduce IRR, which should be confirmed in subsequent studies. <h3>References and/or Acknowledgements</h3> <h3>Conflict of Interest</h3> No conflict of interest.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,524
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,108
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,336 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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