Risk of Neurological Toxicities Following the Use of Different Immune Checkpoint Inhibitor Regimens in Solid Tumors
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objective of this study was to assess risk of neurological toxicities following the use of different immune checkpoint inhibitor (ICI) regimens in solid tumors. METHODS: Pubmed, Embase, and ClinicalTrials.gov databases were searched for publications, and data were analyzed using Review Manager 5.3 software to compare the risk of immune-related and nonspecific neurological complications potentially triggered by ICIs to controls. RESULTS: In total 23 randomized clinical trials comprising 11,687 patients were included in this meta-analysis. Patients with PD-L1 (OR, 0.29; 95% confidence interval [CI], 0.18-0.48; P<0.01) or programmed cell-death protein 1 (PD-1) inhibitor (OR, 0.21; 95% CI, 0.14-0.31; P<0.01) were less likely to develop any-grade peripheral neuropathy than chemotherapy, while the risk of grade 3-5 was also smaller for PD-1 inhibitor (OR, 0.16; 95% CI, 0.05-0.54; P=0.003). Combination therapy with CTLA4 and PD-1 inhibitor did not significantly increase the risk of any-grade (OR, 0.83; 95% CI, 0.21-3.32; P>0.05) or grade 3-5 (OR, 1.4; 95% CI, 0.2-9.61; P>0.05) peripheral neuropathy compared to monotherapy with CTLA4 or PD-1 inhibitor. However, difference in risk of immune-related adverse events (irAEs) involving central nervous system did not reach statistical significance in patients with different ICI regimens compared those under chemotherapy. Additionally, risk of experiencing paresthesia was in line with that of peripheral neuropathy (OR, 0.42; 95% CI, 0.28-0.62; P<0.01). CONCLUSIONS: This meta-analysis shows that PD-L1/PD-1 and CTLA4 inhibitor have decreased risk of peripheral neuropathy compared to chemotherapy, while combination therapy with CTLA4 and PD-1 inhibitor have no difference in neurological toxicities compared to monotherapy with CTLA4 or PD-1 inhibitor.
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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 | 0,014 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».