Developing a standard approach to immune checkpoint inhibitor toxicity management in Ontario.
Notice bibliographique
Résumé
255 Background: The use of immune checkpoint inhibitor medications (ICIs) in the province of Ontario, Canada has increased in volume by almost 4 fold between 2015/16 to 2017/18 and has expanded from use primarily in melanoma to lung, genitourinary, and other cancers. Lack of widespread clinical experience with ICIs and provincial variation in the management of the potentially life-threatening immune-related adverse effects (irAEs) was identified as a safety and quality gap. Cancer Care Ontario (CCO) set out to develop user-friendly health care provider and patient resources to facilitate a standard approach to ICI toxicity management in Ontario. Methods: A multidisciplinary working group of oncology clinicians with ICI experience reviewed available literature and current approaches to ICI toxicity management. An iterative consensus-building process was used to develop a practical guideline. This was circulated to an external expert review panel for content validity. Complementary patient/caregiver information was created based on best practices in health literacy and input from patient and family advisors. All resources were made publicly available via the CCO website and disseminated broadly to relevant stakeholders. Results: A user-friendly clinical practice guideline was created. It contains a description of irAEs associated with ICIs, guidance on the general management of irAEs, detailed algorithms describing the assessment and management of ten specific irAEs, and general considerations for patients on ICIs. A toolkit was developed with direct links to the algorithms, a customizable wallet card, a “Dear Healthcare Professional” letter template, and a patient information sheet. The guideline and toolkit webpages were accessed over 1500 times in the first month, suggesting that broad dissemination has been successful. Informal reports of guideline implementation were received from several Ontario hospitals. Conclusions: Careful analysis of the available literature and application of oncology professionals’ expertise resulted in evidence-informed, consensus-based practical resources to help facilitate safe, standardized ICI toxicity management across the Ontario health care system.
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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 | 0,025 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».