The Most Recent Oncologic Emergency: What Emergency Physicians Need to Know About the Potential Complications of Immune Checkpoint Inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
Immune checkpoint inhibitors targeting cytotoxic T-lymphocyte associated protein 4 (CTLA-4) and programmable cell death protein 1 (PD-1)/PD-L1 have shown antitumor activity in cancers such as melanoma, non-small cell lung cancer, renal cell carcinoma, and urothelial cancer. Certain checkpoint inhibitors have been approved for use in Canada, and are becoming a mainstay in the treatment of melanoma and other malignancies. These drugs have a unique side effect profile and are known to cause immune-related adverse events (irAEs). These adverse events often appear to originate from an infectious etiology, when in fact they result from the enhanced immune response caused by immune checkpoint therapy. IrAEs are primarily treated with corticosteroids, which suppress the overactive immune response that is secondary to the treatment. IrAEs can occur in any organ system, but adverse events in the skin, gastrointestinal, endocrine, and pulmonary systems are among the most common. As an emergency physician, one must be familiar with these drugs and their adverse events in order to identify patients presenting with irAE and treat them accordingly. This paper provides a brief introduction to immune checkpoint inhibitors, discusses the most common irAEs relevant to emergency physicians, and gives suggestions on how to manage patients presenting to the emergency department (ED) suffering from irAEs.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».