Pathogenesis, Diagnosis, and Management of Cytokine Release Syndrome in Patients with Cancer: Focus on Infectious Disease Considerations
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cytokine Release Syndrome (CRS) is a hyperinflammatory state triggered by immune therapies like CAR T-cell therapy and bispecific T-cell engagers (BiTEs). Characterized by excessive cytokine release, CRS often mimics infectious and inflammatory conditions, complicating diagnosis and treatment. Immunosuppressive therapies used for CRS further elevate the risk of secondary infections. Methods: A systematic search of PubMed and EMBASE was conducted using terms related to “cytokine release syndrome”, “cytokine storm”, “infections”, and “management”. Studies were included if they described infectious complications, diagnostic mimics, or therapeutic approaches related to CRS. Results: Of 19,634 studies, 2572 abstracts were reviewed. Infections occurred in up to 23% of patients post-CAR T therapy and 24% post-BiTE therapy. Pathogens included gram-positive and gram-negative bacteria, herpesviruses (e.g., CMV, HSV), fungi (e.g., Candida, Aspergillus), and parasites (e.g., Toxoplasma gondii). CRS mimics also included non-infectious inflammatory syndromes. Differentiation remains challenging, but cytokine profiling and biomarkers (e.g., ferritin, CRP, sIL-2Rα) may aid in diagnosis. Treatments included tocilizumab, corticosteroids, and empiric antimicrobials. Prophylactic strategies were inconsistently reported. Conclusions: Effective CRS management requires early recognition, differentiation from infectious mimics, and collaboration between oncology and infectious disease (ID) specialists. A multidisciplinary, collaborative, and structured approach, including dedicated ID input and pre-treatment evaluation, is essential for optimizing CRS management and patient outcomes.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».