Endocrine toxicities in Chimeric Antigen Receptor T-Cell Therapy: A pharmacovigilance study from 2017 to 2023 Quarter 1
Notice bibliographique
Résumé
Aim: Chimeric antigen receptor (CAR)-T cell therapy represents a revolutionary immunotherapy and cutting-edge strategy for cancer treatment. However, the pharmacological safety of this approach in the endocrine system has yet to be sufficiently validated. This study aims to explore the potential toxicity signals of CAR T-cell therapy in the endocrine system and their clinical relevance. Methods: This study utilized data from the FDA Adverse Event Reporting System (FAERS) database, covering 2017 to the first quarter of 2023 (Q1). Signal detection of adverse events was achieved through the information component method combined with the reporting odds ratio method. Results: A total of 34,216,716 records were available in the FAERS database, and 60,730 records were screened for CAR T-cell therapy as the primary or secondary suspected agent, identifying 12 positive endocrine signals (preferred term), which represent a rare occurrence in the existing literature on CAR T-cell therapy. Hyperglycemia topped the list with 42 reported cases (ROR025=1.01), followed by hypercalcemia (n=26,ROR025=1.45) and adrenal insufficiency (n=15,ROR025=0.66). Exophthalmos-related reports for tisagenlecleucel therapy showed the highest death rate among the positive signals detected (5/6, 83.3%). Adverse event reports related to conditions with fatal outcomes, such as adrenal insufficiency (7/15, 46.7%), and hypercalcemia (13/25, 52.0%), demonstrate significant overlap with cytokine release syndrome (CRS). Conclusions: It is crucial for healthcare professionals to closely monitor the potential adverse events related to the endocrine system that may arise from CAR T-cell therapy. These events necessitate thorough observation after treatment administration and the creation of targeted prevention and treatment strategies
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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.
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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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».