Immune Checkpoint Inhibitors in Real‐World Treatment of Older Adults with Non–Small Cell Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE To evaluate the efficacy and toxicity of immune checkpoint inhibitors (ICIs) in older patients with advanced non–small cell lung cancer (NSCLC) seen in routine clinical practice. DESIGN Retrospective study. SETTING Single academic institution and its affiliated centers. PARTICIPANTS Patients 70 years or older with advanced‐stage NSCLC seen between April 1, 2015, and April 1, 2017, and treated with ICIs. MEASUREMENTS Efficacy data included overall survival (OS) and time to treatment failure (TTF), stratified by age, comorbidities (Charlson Comorbidity Index [CCI]), and Eastern Cooperative Oncology Group Performance Status (ECOG PS), and estimated using the Kaplan‐Meier method and log‐rank test. Toxicity data included immune‐related adverse events (irAEs), need for glucocorticoids, and hospitalization. The associations of toxicity with age, CCI, and ECOG PS were evaluated using the exact χ 2 test or Fisher exact test. RESULTS We included 75 patients (median age: 74 y; range, 70‐92 y); 53% had a CCI of 3 or higher; 49% had ECOG PS of 2 or higher. Median OS for the whole cohort was 8.2 months (ECOG PS 0‐1 vs ≥2: 13.7 vs 3.8 mo; p < .01). Median TTF was 4.2 months (ECOG PS 0‐1 vs ≥2: 5.6 vs 2.0 mo; p = .02). Overall, 37% of patients experienced irAE of any grade (a total of 37 events); 8% were grade 3 or higher (no ICI‐related deaths). Of those who discontinued ICIs (N = 64), 15% were due to irAEs. Of those who experienced irAEs, 64% required glucocorticoids. Hospitalizations during ICI treatment occurred in 72%. Toxicity generally did not differ by age, CCI, or ECOG PS. CONCLUSIONS Outcomes in our cohort were driven by ECOG PS rather than chronological age or comorbidities. The relatively high rates of ICI discontinuation, use of glucocorticoids, and hospitalization during ICI treatment in our study highlight the vulnerability of older adults with advanced NSCLC even in the immunotherapy era. J Am Geriatr Soc 67:905–912, 2019.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».