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Enregistrement W4404728397 · doi:10.3389/fonc.2024.1446995

Recommendations for the effective use of T-cell–redirecting therapies: a Canadian consensus statement

2024· review· en· W4404728397 sur OpenAlexafffundabout
Guido Lancman, Kevin Song, Darrell White, Tina Crosbie, M Emond, Muhammad Arif Raza, Martine Elias, Rayan Kaedbey, Michael P. Chu

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Oncology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensJewish General HospitalPrincess Margaret Cancer CentreVancouver General HospitalUniversité LavalQueen Elizabeth II Health Sciences CentreDalhousie UniversityDr. Everett Chalmers Regional HospitalCentre hospitalier universitaire de QuébecOttawa HospitalBC Cancer AgencyMcGill UniversityRegional Municipality of Durham
Organismes subventionnairesJanssen Canada
Mots-clésStatement (logic)Consensus conferenceMedicineMEDLINEIntensive care medicinePolitical scienceInternal medicineLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: T-cell-redirecting therapies, such as bispecific antibodies and chimeric antigen receptor T-cells, exploit the cytotoxic capabilities of the immune system to destroy cells expressing specific surface antigens, including malignant cells. These therapies have demonstrated unprecedented rates, depth, and duration of responses in relapsed and refractory multiple myeloma. However, there are significant challenges in implementing these therapies into practice, which require multidisciplinary and multicenter coordination and significant healthcare resources to effectively manage these patients. So far, there are no Canadian guidelines for the effective implementation and use of T-cell-redirecting therapies. Methods: This consensus statement was developed based on three advisory meetings held in March, July, and November 2023. During these meetings, a panel of Canadian subject matter experts and representation from Myeloma Canada gathered to discuss the optimal procedures for the use of T-cell-redirecting therapies in the treatment of multiple myeloma. Members of the panel performed a thorough review of randomized clinical trials, real-world data, and other current literature, and provided their up-to-date clinical experience with T-cell-redirecting therapies in Canadian practice settings. Subsequently, asynchronous working groups were appointed to develop unified criteria for patient selection, appraise referral pathways, and devise strategies for management of short-term and long-term adverse events arising from the use of T-cell-redirecting therapies in multiple myeloma. Results: Here, we present recommendations for optimizing patient selection, referral pathways, and adverse event management in the Canadian practice setting. These recommendations are relevant for hematologists/oncologists, oncology nurses, pharmacists, nurse practitioners, physician assistants, and other providers who treat patients with multiple myeloma, as well as individuals with multiple myeloma and their care partners. These recommendations will be of interest to clinicians who treat patients with MM at community clinics and hospitals and who may be interested in referring patients for T-cell-redirecting therapy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,102
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,139
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,375
Score d'incertitude au seuil0,754

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1020,139
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,008
Bibliométrie0,0100,009
Études des sciences et des technologies0,0090,006
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0150,007
Intégrité de la recherche0,0210,021
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,006

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,310 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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