Autoimmune Diabetes Associated With Pembrolizumab: A Review of Published Case Reports
Notice bibliographique
Résumé
The utility of immunotherapy, such as pembrolizumab, is becoming essential in the treatment of certain cancers. Pembrolizumab works through binding of programmed cell death 1 receptor that blocks the binding of the programmed cell death ligand 1 and is commonly used in non-small cell lung cancer and melanoma. Pembrolizumab has been reported to be associated with multiple adverse reactions such as pneumonitis, colitis, hepatitis, hypophysitis, hyperthyroidism, hypothyroidism, nephritis, and type 1 diabetes; however, pembrolizumab causing type 1 diabetes was only reported in 0.1% of the patients in clinical trials. A review of the literature generated 1,001 unique citations of which six reported cases of autoimmune diabetes associated with pembrolizumab were selected and compared. Review of the cases showed no sexual predilection and the average age of onset was 58 years old. The majority of the patients were treated for melanoma (5/6 cases), initially presented with diabetic ketoacidosis (4/6 cases), and had at one point taken ipilimumab (4/6 cases). There was no association found between the number of treatments received and the development of diabetes. With the increasing use of pembrolizumab in cancer treatment regular blood glucose monitoring during treatment, especially in patients who had also taken ipilimumab, may prevent the onset of this life-threatening complication.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».