The French Experience of Pharmacists and CAR T‐Cells: A Study of the French Society of Oncology Pharmacy (SFPO)
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to describe the initial 3-year experience in vein-to-vein time for axi-cel therapy and the role of pharmacists in the first recruiting French centers. Retrospective observational data were collected for vein-to-vein time for commercial axi-cel after ≥ 2 lines of systemic therapy between January 2019 and December 2021 in the first 12 authorized French centers. Hospital pharmacists used a circuit database to ensure the prospective traceability at all steps. Totally 501 of the 562 intention-to-treat registrations on the database for cytapheresis (89,1%) led to the infusion of axi-cel. Median vein-to-vein time was shortened by 4 days. This was mainly due to tightening the interval from apheresis to release. The 36-day median vein-to-vein time achieved after 3 years' experience should be compared to the 29-34 days reported in Canada, the USA and Israel, where manufacturing sites are geographically closer to hospital centers than they are in France. The top 5 recruiting centers had the shortest vein-to-vein times. This French experience may serve as a model for other European centers, notably as regards deployment of pharmacists to improve the patient pathway with CAR T-cells and other gene and cellular therapies.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».