Risk of Immune-Related Pancreatitis in Patients with Solid Tumors Treated with Immune Checkpoint Inhibitors: Systematic Assessment with Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
We performed a systematic review and meta-analysis to determine the risk of immune-related pancreatitis associated with the treatment by immune checkpoint inhibitors (ICIs) for solid tumors. Eligible studies were selected from multiple databases including phase II/III randomized controlled trials (RCTs) with ICIs in solid tumor patients. The data were analyzed with Stata version 12.0 software. After excluding ineligible studies, a total of 15 clinical trials were considered eligible for the meta-analysis, which included 9099 patients. Compared with chemotherapy or placebo, the risk ratio (RR) for all-grade lipase elevation after CTLA-4 inhibitor treatment was 1.05 (95% confidence interval (CI): 1.01–2.24, p=0.047 ). However, the risk for pancreatitis after ICI treatment in any subgroup was not significantly higher than that after control therapy. In addition, compared with ipilimumab/nivolumab alone, the RR for all-grade and high-grade lipase elevation under combination treatment of nivolumab and ipilimumab was 6.43 (95% CI: 1.43–28.99, p=0.015 ) and 6.44 (95% CI: 1.39–29.79, p=0.017 ), respectively, and the RR for all-grade amylase elevation under combination treatment was 6.08 (95% CI: 1.51–24.44, p=0.011 ). Our meta-analysis has demonstrated that both CTLA-4 inhibitors alone and combination treatment of nivolumab and ipilimumab could increase the risk of amylase or lipase elevation, but not significantly increase the risk of pancreatitis when compared with controls.
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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 | 0,021 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,065 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».