Rash with the multitargeted kinase inhibitors nilotinib and dasatinib: meta‐analysis and clinical characterization
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Nilotinib and dasatinib are second-generation tyrosine kinase inhibitors approved for the treatment of chronic myeloid leukemia (CML). In clinical trials, they have both been reported to cause rash in a significant number of patients, but its incidence varies significantly and has not been characterized clinically or histologically. The aim of this study was to determine the incidence of rash with nilotinib and dasatinib, and to provide a clinical and histopathological description of the rash. METHODS: We conducted a meta-analysis of clinical trials evaluating nilotinib and dasatinib to determine and compare the incidence of rash with these medications. Additionally, we performed a retrospective chart review to analyze the clinical presentation and histology of patients presenting with rash. RESULTS: The incidence of all-grade (grade 1-4) rash with nilotinib was 34.3% (95% CI, 27.9-41.3), higher (P = 0.017) than with dasatinib (23.3%; 95% CI, 18.8-28.6). Similarly, the incidence of high-grade rash with nilotinib (2.6%; 95% CI, 2.1-3.4) was higher (P = 0.002) than with dasatinib (1.1%; 95% CI, 0.8-1.6). The clinical presentation often consisted of a pruritic, perifollicular hyperkeratotic, occasionally erythematous papular rash affecting most areas of the body, depending on the severity. CONCLUSIONS: Both nilotinib and dasatinib are associated with rash in a significant number of patients. Further studies to prevent and treat rash with nilotinib and dasatinib are required to improve patient quality of life, adherence with therapy and oncologic outcome.
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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 | 0,013 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».