Baseline Cognitive and Neurological Status Does Not Modify the Occurrence of <scp>ICANS</scp> in <scp>CAR</scp> T‐Cell Therapy for Aggressive B‐Cell Lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Immune effector cell-associated neurotoxicity syndrome (ICANS) is a common, serious complication of CAR T-cell therapy for blood cancers. This study evaluates the impact of baseline cognitive status and pre-existing neurological injury on the occurrence of ICANS. METHODS: We conducted a prospective study of adult patients treated with CAR T-cell therapy for aggressive B-cell lymphoma at our centre between May 2020 and December 2023. All patients underwent neurological examination, cerebral MRI and cognitive assessment measured by the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). We measured total metabolic tumour volume (TMTV), lactate dehydrogenase (LDH), albumin, ferritin and C-reactive protein (CRP) before CART cell infusion, and serum neurofilament light chain (NfL) levels. We evaluated the impact of these factors on ICANS occurrence using multivariate analysis. RESULTS: Among the 156 adult patients treated with CAR T-cell therapy, 32.7% developed ICANS. The median MoCA score at baseline was 26 [IQR 24; 28]. There was no significant association between the onset of ICANS and baseline cognitive performance (p 0.57). MoCA scores did not differ by ICANS grade. Pre-existing neurological injury were not associated with increased ICANS risk. In multivariable analysis, the use of CD28 CAR T cells was the strongest predictor of ICANS (p = 0.007). Slightly elevated serum NfL levels at leukapheresis predicted ICANS (p = 0.046) supporting its role in predicting risk of neurotoxicity rather than pre-existing neurological disease. CONCLUSIONS: Our results suggest that pre-existing cognitive impairment or neurological history do not increase the risk of ICANS.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».