Adverse Effects of Immune Checkpoint Inhibitors (Programmed Death-1 Inhibitors and Cytotoxic T-Lymphocyte-Associated Protein-4 Inhibitors): Results of a Retrospective Study
Notice bibliographique
Résumé
In recent years the use of immunomodulating therapy to treat various cancers has been on the rise. Three checkpoint inhibitors have been approved by the Food and Drug Administration (ipilimumab, pembrolizumab and nivolumab). The use of these drugs comes with serious adverse events related to excessive immune activation, collectively known as immune-related adverse events (irAEs). We conducted a system-based review of 139 case reports/case series that have described these adverse events between January 2016 and April 2018, found in the PubMed database. There was a broad spectrum of presentations, doses and checkpoint inhibitors used. The most common check point inhibitor observed in our literature review was nivolumab. The most common adverse effects encountered were colitis (14/139), hepatitis (11/139), adrenocorticotropic hormone insufficiency (12/139), hypothyroidism (7/139), type 1 diabetes (22/139), acute kidney injury (16/139) and myocarditis (10/139). The treatment most commonly consisted of cessation of the immune checkpoint inhibitor, initiation of steroids and supportive therapy. This approach provided a complete resolution in a majority of cases; however, there were many that developed long-term adverse events with deaths reported in a few cases. The endocrine system was the mostly commonly affected with the development of type 1 diabetes mellitus or diabetic ketoacidosis being the most frequently reported adverse events. While immunomodulating therapy is a significant advance in the management of various malignancies, it is capable of serious adverse effects. Because the majority of the cases developed pancreatic dysfunction within five cycles of therapy, in addition to the evaluation of other systems, pancreatic function should be closely monitored to minimize adverse impact on patients.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».