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Enregistrement W2899030278 · doi:10.3747/co.25.4047

Predictors of Immunotherapy-Induced Immune-Related Adverse Events

2018· article· en· W2899030278 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensHotel Dieu HospitalQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIpilimumabNivolumabPembrolizumabInternal medicineRenal cell carcinomaKidney cancerOdds ratioAdverse effectCancerLung cancerOncologyImmunotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: We aimed to elucidate predictive factors for the development of immune-related adverse events (iraes) in patients receiving immunotherapies for the management of advanced solid cancers. Methods: This retrospective study involved all patients with histologically confirmed metastatic or inoperable melanoma, non-small-cell lung cancer, or renal cell carcinoma receiving immunotherapy at the Cancer Centre of Southeastern Ontario. The type and severity of iraes, as well as potential protective and exacerbating factors, were collected from patient charts. Results: The study included 78 patients receiving ipilimumab (32%), nivolumab (33%), or pembrolizumab (35%). Melanoma, non-small-cell lung cancer, and renal cell carcinoma accounted for 70%, 22%, and 8% of the cancers in the study population. In 41 patients (53%) iraes developed, with multiple iraes developing in 12 patients (15%). In most patients (70%), the iraes were of severity grade 1 or 2. Female sex [adjusted odds ratio (oradj): 0.094; 95% confidence interval (ci): 0.021 to 0.415; p = 0.002] and corticosteroid use before immunotherapy (oradj: 0.143; 95% ci: 0.036 to 0.562; p = 0.005) were found to be associated with a protective effect against iraes. In contrast, a history of autoimmune disease (oradj: 9.55; 95% ci: 1.34 to 68.22; p = 0.025), use of ctla-4 inhibitors (oradj: 6.25; 95% ci: 1.61 to 24.25; p = 0.008), and poor kidney function of grade 3 or greater (oradj: 10.66; 95% ci: 2.41 to 47.12; p = 0.025) were associated with a higher risk of developing iraes. A Hosmer–Lemeshow goodness-of-fit test demonstrated that the logistic regression model was effective at predicting the development of iraes (chi-square: 1.596; df = 7; p = 0.979). Conclusions: Our study highlights several factors that affect the development of iraes in patients receiving immunotherapy. Although future studies are needed to validate the resulting model, findings from the study can help to guide risk stratification, monitoring, and management of iraes in patients given immunotherapy for advanced cancer.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,442
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle