Xác thực điểm số CSRFENCE để dự đoán giảm bạch cầu trung tính do sốt trong các chu kỳ hóa trị từ 2-6

Springer Science and Business Media LLC
Razan Zatarah1, Nour Faqeer1, Aseel Mahmoud1, Tasnim Quraan1, Lujain Matalka1, Amr Kamal1, Lama Nazer1
1Department of Pharmacy, King Hussein Cancer Center, Amman, Jordan

Tóm tắt

Tóm tắt Mục đích Mặc dù các mô hình dự đoán nguy cơ giảm bạch cầu trung tính do sốt (FN) rất quan trọng trong thực hành lâm sàng, nhưng việc xác thực bên ngoài của chúng còn hạn chế. Trong nghiên cứu này, chúng tôi xác thực điểm số Rủi ro cụ thể theo chu kỳ của Giảm bạch cầu trung tính do sốt sau hóa trị (CSRFENCE) để dự đoán FN. Phương pháp nghiên cứu Chúng tôi đã xem xét hồ sơ y tế của bệnh nhân mắc các khối u đặc và lymphoma tế bào B lớn lan tỏa trong các chu kỳ hóa trị từ 2 đến 6 và ghi nhận việc bệnh nhân có phát triển FN hay không, được định nghĩa là số lượng bạch cầu trung tính tuyệt đối dưới 500 tế bào/microL kèm theo sốt hơn hoặc bằng 38.2 ℃. Điểm số CSRFENCE được xác định bằng cách cộng các hệ số của các yếu tố nguy cơ được mô tả trong nghiên cứu gốc; sau đó, điểm số này được sử dụng để phân loại các chu kỳ hóa trị thành các nhóm nguy cơ phát triển FN: thấp, trung bình, cao và rất cao. Khả năng phân biệt của điểm số được đánh giá bằng diện tích dưới đường cong đặc trưng cho cảm biến (AUROCC) và tỷ lệ tỷ lệ mắc (IRR) trong mỗi nhóm nguy cơ CSRFENCE. Kết quả Chúng tôi đã phân tích 2870 chu kỳ hóa trị, trong đó 42 (1.5%) có liên quan đến FN. Trong số đó, 3 (7.1%), 14 (33.3%), 5 (12%), và 20 (47.6%) được phân loại vào các nhóm nguy cơ thấp, trung bình, cao và rất cao đối với sự phát triển của FN, tương ứng. AUROCC đạt 0.72 (95% CI 0.64–0.81). So với nhóm nguy cơ thấp (n = 666), IRR cho sự phát triển của FN là 1.01 (95% CI 0.15–43.37), 0.69 (95% CI 0.08–32.46) và 1.17 (95% CI 0.17–49.49) ở các nhóm nguy cơ trung bình (n = 1431), cao (n = 498) và rất cao (n = 275), tương ứng. Kết luận Mô hình CSRFENCE có thể phân tầng bệnh nhân ở mức độ trung bình thành bốn nhóm nguy cơ để dự đoán FN trước các chu kỳ hóa trị 2–6.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

Repetto L, CIPOMO investigators. Incidence and clinical impact of chemotherapy induced myelotoxicity in cancer patients: an observational retrospective survey. Crit Rev Oncol Hematol. 2009;72(2):170–9. https://doi.org/10.1016/j.critrevonc.2009.03.004.

Lucas AJ, Olin JL, Coleman MD. Management and preventive measures for febrile neutropenia. P T. 2018;43(4):228–32.

National Comprehensive Cancer Network. Hematopoietic growth factor (version 2.2020). https://www.nccn.org/professionals/physician_gls/pdf/growthfactors.pdf. Accessed 10 Mar 2022

Klastersky J, de Naurois J, Rolston K, et al. Management of febrile neutropaenia: ESMO clinical practice guidelines. Ann Oncol. 2016;27(suppl 5):v111–8. https://doi.org/10.1093/annonc/mdw325.

Smith TJ, Bohlke K, Lyman GH, et al. Recommendations for the use of WBC growth factors: American Society of Clinical Oncology Clinical Practice Guideline Update. J Clin Oncol. 2015;33(28):3199–212. https://doi.org/10.1200/JCO.2015.62.3488.

Aagaard T, Roen A, Reekie J, et al. Development and validation of a risk score for febrile neutropenia after chemotherapy in patients with cancer: the FENCE score [published correction appears in JNCI Cancer Spectr. 2019;3(1):pkz009]. JNCI Cancer Spectr. 2018;2(4):pky053. Published 2018 Nov 29. doi:https://doi.org/10.1093/jncics/pky053

Aagaard T, Reekie J, Roen A, et al. Development and validation of a cycle-specific risk score for febrile neutropenia during chemotherapy cycles 2–6 in patients with solid cancers: the CSR FENCE score. Int J Cancer. 2020;146(2):321–8. https://doi.org/10.1002/ijc.32249.

Zatarah R, Faqeer N, Quraan T, et al. Validation of the FENCE risk groups for prediction of febrile neutropenia with first-cycle chemotherapy. JNCI Cancer Spectr. 2022;6(3):038. https://doi.org/10.1093/jncics/pkac038.

Culakova E, Poniewierski MS, Wolff DA, Dale DC, Crawford J, Lyman GH. The impact of chemotherapy dose intensity and supportive care on the risk of febrile neutropenia in patients with early stage breast cancer: a prospective cohort study. Springerplus. 2015;4:396. https://doi.org/10.1186/s40064-015-1165-6.

Lyman GH, Kuderer NM, Crawford J, et al. Predicting individual risk of neutropenic complications in patients receiving cancer chemotherapy. Cancer. 2011;117(9):1917–27. https://doi.org/10.1002/cncr.25691.

Chen K, Zhang X, Deng H, et al. Clinical predictive models for chemotherapy-induced febrile neutropenia in breast cancer patients: a validation study. PLoS ONE. 2014;9(6):e96413. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0096413.

Ray-Coquard I, Borg C, Bachelot T, et al. Baseline and early lymphopenia predict for the risk of febrile neutropenia after chemotherapy. Br J Cancer. 2003;88(2):181–6. https://doi.org/10.1038/sj.bjc.6600724.

Jenkins P, Scaife J, Freeman S. Validation of a predictive model that identifies patients at high risk of developing febrile neutropaenia following chemotherapy for breast cancer. Ann Oncol. 2012;23(7):1766–71. https://doi.org/10.1093/annonc/mdr493.

Lyman GH, Abella E, Pettengell R. Risk factors for febrile neutropenia among patients with cancer receiving chemotherapy: a systematic review. Crit Rev Oncol Hematol. 2014;90(3):190–9. https://doi.org/10.1016/j.critrevonc.2013.12.006.

Thông tin
Thông tin xuất bản

Springer Science and Business Media LLC

Thông tin tác giả