Retrospective analysis of ipilimumab-induced diarrhea and/or colitis: A single centre review.
Notice bibliographique
Résumé
e21064 Background: Ipilimumab is an effective medication in advanced melanoma but can cause severe diarrhea and colitis. This study identified the rate of ipilimumab-induced diarrhea/colitis at the Juravinski Cancer Centre (JCC), its associated factors for development, overall survival (OS) and progression free survival (PFS). Methods: The Ontario Patient Information System was used to retrospectively identify all melanoma patients at the JCC who were treated with ipilimumab 3 mg/kg IV every 3 weeks (September 2012 to June 2016). Patient demographics, medical history, prior melanoma treatments, diagnosis of ipilimumab-induced diarrhea/colitis, interventions to treat the diarrhea/colitis, and OS and PFS were collected. Descriptive statistics summarized characteristics and outcomes. Kaplan-Meier methods estimated time to event outcomes. Cox regression evaluated whether markers were prognostic for time to diarrhea/colitis diagnosis. Results: 71 patients were treated with ipilimumab at the JCC, of which 22 patients (31%) developed diarrhea/colitis of any Grade; 4 patients developed Grade 1, 5 patients Grade 2, 6 patients Grade 3, 3 patients Grade 4, and 4 patients had unclear Grade. 11 patients required prednisone 1-2 mg/kg and 2 patients required anti-TNF treatment to treat their diarrhea/colitis; 1 patient required colectomy due to perforation. 10 patients required treatment discontinuation due to diarrhea/colitis. Whole cohort median OS and PFS was 340 days (95% CI 205, 519) and 110 days (95% CI 91, 138), respectively. Univariate analysis showed that only inadequate hematologic function at time of first ipilimumab application was prognostic of diarrhea/colitis (HR = 6.42, 95% CI 1.44, 28.62; p = 0.015). Conclusions: Our OS, PFS, and rate of all grade ipilimumab-induced diarrhea/colitis are similar to published data, however our rate of Grade > 2 is larger. Additional work is needed to identify risk factors for the development of this immune related adverse event.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».