Infection Prophylaxis with Intravenous Immunoglobulin in Multiple Myeloma Patients Treated with Teclistamab
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: B-cell maturation antigen-targeting bispecific antibodies such as teclistamab have been associated with increased risk of infections as compared with conventional treatment regimens. This study explored the efficacy of intravenous immunoglobulin (IVIG) prophylaxis in reducing infection-related hospitalizations (IRHs) in MM patients who underwent treatment with teclistamab. METHODS: This was a retrospective study of MM treated with teclistamab at Taussig Cancer Center from December 16, 2022, to March 31, 2024. The primary endpoint was incidence rate of IRHs per patient-day on-IVIG vs. off-IVIG. RESULTS: Among the 44 patients included in the study, there were 19 infectious episodes that required inpatient hospitalization, occurring among 17 patients. Five infections occurred during 4,378 days during the "on-IVIG" period, compared to 14 infections occurring during 4,619 days for the "off-IVIG" period for an infectious incidence rate ratio between the two groups of 2.65 (p value = 0.027). CONCLUSION: Patients treated with bispecific antibodies such as teclistamab are highly susceptible to infections due to impaired humoral immunity and hypogammaglobulinemia. Our findings demonstrate a reduction in infection incidence in patients while receiving IVIG. These results support the use of IVIG as an effective prophylactic strategy to reduce infectious risk in this vulnerable patient population. .
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».