Secondary Malignancies Following CAR T‐Cell Therapy for B‐Cell Malignancies: A Retrospective Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Chimeric antigen receptor T-cell (CART) therapy has shown clinical efficacy in relapsed and refractory large B-cell malignancies. There is emerging data on the long-term complications including risk of secondary malignancies. We aimed to describe the incidence and characteristics of secondary malignancies following CART therapy. Methods: We performed a single-center retrospective analysis of a prospectively collected cohort of 87 patients who received CART therapy for relapsed/refractory B-cell malignancies between January 2020 and August 2023. Results: Seven patients (8.0%) developed a secondary malignancy, with a median age of 57 years (40-77) and mean time to onset of 16.9 months (3-34.5 months). Two patients were diagnosed with MDS and five with AML. Six patients had cytogenetic abnormalities at diagnosis of MDS/AML. Five patients received hypomethylating agents and two received an allogeneic stem cell transplant as treatment for their myeloid malignancy. Two patients were alive at 12 months after diagnosis of their myeloid malignancy. The 12-month cumulative incidence function (CIF) was 2.3% (95% CI, 0.4%-7.3%) and the 24-month CIF was 6.9% (95% CI, 2.4%-14.4%). Conclusion: : The authors have confirmed clinical trial registration is not needed for this submission.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».