Drug Reaction with Eosinophilia and Systemic Symptoms (DRESS) caused by niraparib: a novel antineoplastic agent
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Drug Reaction with Eosinophilia and Systemic Symptoms (DRESS) is a rare but potentially life-threatening hypersensitivity reaction characterized by skin rash, fever, lymphadenopathy, hematologic abnormalities, and organ involvement. Niraparib, a poly (ADP-ribose) polymerase (PARP) inhibitor, is used to treat ovarian, fallopian tube, or primary peritoneal cancer. Although niraparib is associated with cutaneous toxicities, no severe cutaneous adverse reactions (SCARs) have been reported until now. CASE PRESENTATION: We present a case of DRESS syndrome in a 73-year-old woman with high-grade serous ovarian cancer treated with niraparib. After 20 days of therapy, she developed a widespread maculopapular rash. Despite discontinuation of niraparib and treatment with corticosteroids, she exhibited pruritus, facial edema, lymphadenopathy, eosinophilia, and impaired liver and renal function. A RegiSCAR score of 6 confirmed the diagnosis of DRESS. Patch testing to niraparib 1% in DMSO was positive when performed nine weeks after DRESS resolution. CONCLUSIONS: This is the first reported case of DRESS by hypersensitivity due to niraparib. This case highlights the importance of recognizing DRESS as a potential adverse reaction to niraparib and the efficacy of early corticosteroid intervention. Further research is needed to understand and mitigate the risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».