{"id":17612,"date":"2023-09-11T11:42:10","date_gmt":"2023-09-11T09:42:10","guid":{"rendered":"http:\/\/www.hematostat.net\/?p=17612"},"modified":"2024-12-11T19:12:49","modified_gmt":"2024-12-11T18:12:49","slug":"index-de-comorbidite-pronostic-dans-les-lymphomes-b-diffus-a-grandes-cellules-traites-par-car-t","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.hematostat.net\/en\/index-de-comorbidite-pronostic-dans-les-lymphomes-b-diffus-a-grandes-cellules-traites-par-car-t\/","title":{"rendered":"Index de comorbidit\u00e9 pronostic dans les lymphomes B diffus \u00e0 grandes cellules trait\u00e9s par CAR T"},"content":{"rendered":"

R\u00e9f. : HematoStat.net ; 4 (3) : R84<\/p>\n

Shouse G, Kaempf A, Gordon MJ, Artz A, Yashar D, Sigmund AM, et al. A validated composite comorbidity index predicts outcomes of CAR T-cell therapy in patients with diffuse large B-cell lymphoma. Blood Adv 2023. 7(14): 3516-3528. doi: 10.1182\/bloodadvances.2022009309.<\/a> <\/em><\/p>\n<\/p>\n

R\u00e9sum\u00e9<\/strong> de l’article<\/strong><\/p>\n

Dans ce travail, les auteurs ont d\u00e9velopp\u00e9 un score composite de comorbidit\u00e9 bas\u00e9 sur l\u2019analyse d\u2019une cohorte d\u2019entrainement (n=577, \u00e2ge m\u00e9dian 63 ans) de patients trait\u00e9s par CAR T pour un lymphome B diffus \u00e0 grandes cellules (DLBCL) en situation de rechute (>2 lignes de traitement pr\u00e9alable) en utilisant des algorithmes de machine learning<\/em> et des analyses multivari\u00e9es. Ils ont ainsi \u00e9tabli le score \u00ab Severe4<\/em> \u00bb, d\u00e9finit par la pr\u00e9sence d\u2019une comorbidit\u00e9 s\u00e9v\u00e8re selon le cumulative illness rating score<\/em> (CIRS) dans les syst\u00e8mes respiratoire, gastro-intestinal sup\u00e9rieur, r\u00e9nal ou h\u00e9patique, comme pr\u00e9sentant un impact pronostic sur la survie globale et sans progression. Ce score a ensuite \u00e9t\u00e9 valid\u00e9 dans une cohorte ind\u00e9pendante (n=218).<\/p>\n<\/p>\n

Dans nos pratiques<\/strong><\/p>\n

En pratique, il s\u2019agit d\u2019un score int\u00e9ressant soulignant les variables CIRS influen\u00e7ant le plus le pronostic des patients DLBCL trait\u00e9 par CAR T. Par ailleurs, ce score est simple \u00e0 calculer, et permet d\u2019identifier un sous-groupe de patients (9 % et 16 % dans les cohortes d\u2019entra\u00eenement et de validation respectivement) au pronostic d\u00e9favorable, pouvant faire questionner l\u2019indication des CAR T dans ce sous-groupe, en pr\u00e9sence d\u2019une \u00e9ventuelle alternative th\u00e9rapeutique.<\/p>\n

<\/strong><\/p>\n

Le regard du biostatisticien<\/strong><\/p>\n

La construction d\u2019un nouveau score pronostic bas\u00e9 sur le CIRS a pu \u00eatre r\u00e9alis\u00e9e gr\u00e2ce au random survival foret <\/span>(RSF)<\/em>, un r\u00e9cent outil tr\u00e8s puissant et fort utile qui permet de distinguer des profils d\u2019int\u00e9r\u00eat sur la survie. La fa\u00e7on dont s\u2019y sont pris les auteurs est assez novatrice et adapt\u00e9e au format des donn\u00e9es analys\u00e9es. Pour r\u00e9sum\u00e9 bri\u00e8vement, ils ont \u00e9tudi\u00e9 le poids des n\u0153uds de chaque seuil des 14 sous-score de comorbidit\u00e9 (d\u2019une valeur comprise entre 0 et 3) issus des 500 diagrammes en arbre g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par les fonctions de RSF apr\u00e8s sous-\u00e9chantillonnages al\u00e9atoires (chaque sous-\u00e9chantillon comprenant 70 % de la base de donn\u00e9es initiale), sachant que plus la valeur moyenne de ce poids est \u00e9lev\u00e9e, plus la diff\u00e9rence de survie est importante. Et ce, et c\u2019est l\u00e0 le tour de force majeur de cette \u00e9tude, en tenant compte de la pr\u00e9sence d\u2019autres facteurs pronostics. Pour couronner le tout, ce nouveau score baptis\u00e9 severe4<\/em> a \u00e9t\u00e9 confirm\u00e9 dans une cohorte de validation. Voil\u00e0 une fa\u00e7on tr\u00e8s int\u00e9ressante de cr\u00e9er de nouveaux scores pr\u00e9dictifs<\/span> qui s\u2019ajoutent aux autres facteurs pr\u00e9dictifs !<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":2,"featured_media":17613,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"_uf_show_specific_survey":0,"_uf_disable_surveys":false,"footnotes":""},"categories":[36],"tags":[],"ppma_author":[459,466],"class_list":["post-17612","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-revue-de-presse","author-lin-pierre-zhao","author-stephane-morisset"],"aioseo_notices":[],"authors":[{"term_id":459,"user_id":0,"is_guest":1,"slug":"lin-pierre-zhao","display_name":"Lin-Pierre ZHAO","avatar_url":{"url":"https:\/\/www.hematostat.net\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/Capture-decran-2023-03-29-a-12.52.50-1.png","url2x":"https:\/\/www.hematostat.net\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/Capture-decran-2023-03-29-a-12.52.50-1.png"},"first_name":"","last_name":"","user_url":"","description":"H\u00e9matologue.
\r\nChef de clinique assistant
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\r\nCorrespondance : <\/strong>Service H\u00e9matologie S\u00e9niors - Tr\u00e8fle 4 | H\u00f4pital Saint-Louis | Universit\u00e9 Paris Cit\u00e9\r\nInserm U1160 | Institut de Recherche Saint-Louis\r\n1 avenue Claude Vellefaux, 75010 Paris.
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\r\nDomaines d'expertise :<\/strong> essais cliniques.
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