Venous Thromboembolism Risk in Hematological Malignancies Post-Chimeric Antigen Receptor T-Cell (CAR-T) Therapy: A Meta-Analysis of Phase 2 and Phase 3 Clinical Trials
Notice bibliographique
Résumé
Chimeric Antigen Receptor T-cell (CAR-T) therapy uses genetically engineered T-cells with specific binding sites. This therapy allows for tumor specificity and durable treatment responses for patients with hematological malignancies. In this review, we study the risk of venous thromboembolism (VTE) associated with CAR-T therapy. We searched the National Institutes of Health library, Cochrane Library Databases, ClinicalTrials.gov database, and medical literature search engines PubMed and Google Scholar for Phase 2 and Phase 3 drug-efficacy and safety trials to determine the aggregate incidence and risk of VTE treated with CAR-T. Of 1127 search results, nine studies were identified and included in our meta-analysis. Of the 1017 patients who received therapy, 805 patients (79.15%) experienced some degree of CRS, and 122 patients (11.9%) experienced severe CRS (higher than grade 3). Only three out of one thousand and seventeen patients were reported to have experienced venous thromboembolism. Our study did not find a statistically significant association between increased VTE incidence (OR = 0.0005, 95% CI [0.0001, 0.0017]) and CRS/ICANS (p < 0.0001). There was a 0.0050 (95% confidence interval [0.0019, 0.0132]) relative risk for VTE. In our study, we did not find a statistically significantly increased risk of developing VTE despite CRS and underlying malignancy, which have been associated with increased risk of VTE.
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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 | 0,016 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,054 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».