Efficacy and Safety of Chimeric Antigen Receptor (CAR)-T Cell Therapy in Patients with Non-Hodgkin Lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Non-Hodgkin lymphomas (NHL) are a diverse group of lymphoproliferative malignancies, often more unpredictable than Hodgkin lymphomas, with a higher likelihood of extranodal spread. NHL's resistance to standard chemotherapy has increased, leading to a growing interest in personalized treatments like chimeric antigen receptor T-cell therapies (CAR-TCT). METHODS: A literature search was conducted across PubMed, ScienceDirect, Google Scholar, and the Cochrane Library for studies on CAR-TCT in NHL treatment published until July 2024. The outcomes assessed included overall survival (OS), event-free survival (EFS), progression-free survival (PFS), objective response rate (ORR), and adverse events (AEs). Data were pooled using RevMan 5.41 and Comprehensive Meta-analysis 3. RESULTS: Out of 532 articles, 8 met the inclusion criteria. CAR-TCT significantly improved OS (HR: 0.79; 95% CI: 0.63-1.00; P =0.05) and PFS (HR: 0.46; 95% CI: 0.36-0.58; P <0.00001) compared with standard chemotherapy. However, EFS was not significantly different (HR: 0.54; 95% CI: 0.26-1.09; P =0.09). About 76.6% of NHL patients responded to CAR-TCT, but the ORR was similar between CAR-TCT and standard therapy (MD: 19.23%; 95% CI: -11.34% to 49.80%; P =0.22). Safety analysis found a grade ≥3 AEs incidence comparable to CAR-TCT and standard care. However, CAR-TCT was associated with higher neutropenia risk but lower thrombocytopenia, anemia, and nausea risks. CONCLUSION: CAR-TCT significantly improves OS and PFS in refractory NHL but does not notably impact EFS. While its ORR is comparable to standard chemotherapy, CAR-TCT has a better safety profile, making it a promising treatment option.
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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 | 0,010 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».