Improvements in health-related quality of life in patients with severe sickle cell disease after exagamglogene autotemcel
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Severe sickle cell disease (SCD), an inherited blood disorder characterized by recurrent vaso-occlusive crises (VOCs), significantly impairs health-related quality of life (HRQoL). Exagamglogene autotemcel (exa-cel), a one-time, ex vivo CRISPR/Cas9 gene-edited cell therapy, eliminated VOCs in 97% of participants with severe SCD in the phase 3 CLIMB SCD-121 trial. Here, we describe changes in patient-reported outcomes (PROs) in 30 adults and 12 adolescents with ≥16 months follow-up. Adult PROs include EuroQol Quality of Life Scale-5 dimensions-5 levels of severity (EQ-5D-5L), Functional Assessment of Cancer Therapy Bone Marrow Transplant (FACT-BMT), Adult Sickle Cell Quality of Life Measurement Information System (ASCQ-Me), and 11-point pain Numerical Rating Scale (NRS). In adolescents, EuroQol Quality of Life Scale-5 dimensions-youth (EQ-5D-Y), Pediatric Quality of Life Inventory (PedsQL), and pain NRS were used. Adult EQ-5D-5L US and UK healthy utility index and EQ visual analog scale (VAS) scores, which were lower than general population norm at baseline, substantially improved by month 6 after exa-cel infusion and were sustained through month 36, with similar improvements in FACT-General (FACT-G) total and bone marrow transplant subscale. All FACT-G (physical, social/family, emotional, functional well-being) and ASCQ-Me (emotional, social functioning, stiffness, sleep impact) subscales showed clinically meaningful improvement, including ASCQ-Me pain subscales (impact, episode frequency, severity), with substantial decreases in pain episode frequency by month 6. Mean pain NRS score decreased by month 6 and was sustained. Consistent with adults, adolescents had improvements in mean EQ-5D-Y VAS score, PedsQL score, and pain NRS. Exa-cel led to broad and clinically meaningful HRQoL benefits in adults and adolescents with SCD. The CLIMB SCD-121 and CLIMB-131 trials were registered at www.clinicaltrials.gov as #NCT03745287 and #NCT04208529, respectively.
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 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».