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Enregistrement W4409584925 · doi:10.3390/curroncol32040238

Perspectives on Outpatient Delivery of Bispecific T-Cell Engager Therapies for Multiple Myeloma

2025· review· en· W4409584925 sur OpenAlexaffvenue
Andrée-Anne Pelland, Émilie Lemieux‐Blanchard, Richard LeBlanc, Julie Anne Côté, Jean‐Samuel Boudreault, Dominic Duquette, Rayan Kaedbey, Marc Lalancette, Frédéric Larose, Anna Nikonova, Michel Pavic, April Shamy, Jean Roy, Michaël Sébag, Sabrina Trudel, Jean‐Sébastien Claveau

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeMcGill University Health CentreCégep de LévisJewish General HospitalHôpital Charles-Le MoyneCentre Hospitalier de l’Université de MontréalHôpital du Sacré-Cœur de MontréalHôpital Maisonneuve-RosemontCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMultiple myelomaCytokine release syndromeImmunotherapyOncologyT cellInternal medicineIntensive care medicineImmunologyImmune systemChimeric antigen receptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the past few years, a new promising therapy, called bispecific T-cell engager (TCE), has been developed and is now available in many countries for patients with relapsed or refractory multiple myeloma. T-cell engagers are associated with sustained efficacy and progression-free survival benefits in patients with heavily treated myeloma. However, complications such as cytokine release syndrome (CRS), immune effector cell-associated neurotoxicity syndrome (ICANS), and infections complicate their administration, particularly in remote centers. This review discusses the key requirements for delivering TCEs therapies, focusing on outpatient delivery. We also outline the primary acute and chronic complications of TCE therapy and their management.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,226
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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