Immune-Related Adverse Events of Immune Checkpoint Inhibitors: A Brief Review
Notice bibliographique
Résumé
Immune checkpoint inhibitors (icis) such as inhibitors of ctla-4, PD-1, and PD-L1, given as monotherapy or combination therapy have emerged as effective treatment options for immune-sensitive solid tumours and hematologic malignancies. The benefits of icis can be offset by immune-related adverse events (iraes) that leave all organ systems vulnerable and subsequently increase the risk for morbidity and mortality. Because of fluctuating onset and prolonged duration, the toxicities associated with iraes represent a shift from the understanding of conventional anticancer toxicities. The ctla-4 and PD-1/PD-L1 inhibitors modulate T-cell response differently, resulting in distinct toxicity patterns, toxicity kinetics, and dose-toxicity relationships. Using individualized patient education, screening, and assessment for the early identification of iraes is key to proactive management and is therefore key to improving outcomes and prolonging therapy. Management of iraes is guided by appropriate grading, which sets the stage for the treatment setting (outpatient vs. inpatient), ici treatment course (delay vs. discontinuation), supportive care, corticosteroid use, organ specialist consultation, and additional immunosuppression. Health care professionals in oncology must work collaboratively with emergency and community colleagues to facilitate an understanding of iraes in an effort to optimize seamless care.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».