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Enregistrement W4410822904 · doi:10.1200/jco.2025.43.16_suppl.e19057

Sex-based differences in complications in patients with diffuse large B cell lymphoma receiving axicabtagene ciloleucel therapy.

2025· article· en· W4410822904 sur OpenAlexaff
Dhruvkumar Gadhiya, Neha Singla, Anaiya Singh, Balkiranjit Kaur Dhillon, Saisree Reddy Adla Jala, Dhaval Patel, Aneri Arvindhbhai Sanepara, Hemamalini Sakthivel, Kamleshun Ramphul, Suma Sri Chennapragada

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensBrampton Civic Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLymphomaInternal medicineOncologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e19057 Background: Improvement in quality of care and the introduction of novel therapies have led to a better prognosis of diffuse large B cell lymphoma (DLBCL) patients. One such novel therapy is Axicabtagene Ciloleucel, a form of CAR T-cell therapy that has shown promising results in DLBCL cases that are refractory after ≥2 lines of systemic therapy or that relapse within 12 months of first-line chemoimmunotherapy. This study evaluates how the in-hospital complications, which include adverse events and side effects, differed between males and females receiving such therapy. Methods: For this retrospective analysis, adults with DLBCL were identified from the National Inpatient Sample (2021-2022). We found hospitalized patients with a primary procedural code of Axicabtagene Ciloleucel therapy. Cases were divided into males and females, and their complications were compared via multivariable regression analyses. Results: Our study contained 1410 adults with DLBCL who were receiving Axicabtagene Ciloleucel therapy. There were 915 (64.9%) males and 495 (35.1%) females. The mean age of all patients was 60.71 years, with no statistical differences between males (mean age 60.39 years) and females(mean age 61.30 years)(p=0.180). Males reported higher odds of acute kidney injury (AKI) (aOR 1.784, 95% CI 1.186-2.682, p<0.01), fever (aOR 2.169, 95% CI 1.352-3.479, p<0.01), and cytokine release syndrome(CRS) (aOR 1.468, 95% CI 1.141-1.889, p<0.01). No differences were observed for events of cardiac arrhythmias (aOR 1.088, 95% CI 0.792-1.495, p=0.602), vomiting (aOR 0.762, 95% CI 0.508-1.144, p=0.190), nausea (aOR 1.079, 95% CI 0.696-1.674, p=0.734), sepsis (aOR 1.039, 95% CI 0.624-1.731, p=0.882), gastrointestinal bleeding (aOR 0.588, 95% CI 0.286-1.210,p=0.149), and acute respiratory failure (ARF) (aOR 0.670, 95% CI 0.443-1.013, p=0.057) between the males and females. Finally, we found that males were less likely to report pancytopenia than females (aOR 0.744, 95% CI 0.570-0.971, p=0.029). Conclusions: Our study reveals that while many of the side effects of Axicabtagene Ciloleucel therapy are comparable in males and females, there are significant differences. Males are more likely to experience fever, AKI, and CRS, while females are more likely to experience pancytopenia. These findings underscore the urgent need for further, more comprehensive studies to fully understand these differences and develop appropriate measures to reduce their complications. The potential impact of this research on patient care is significant, as it could lead to more tailored and effective treatments for DLBCL patients.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,100
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,337 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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