Real-world characterization of patients with cancer admitted with immune-related adverse events (irAEs).
Notice bibliographique
Résumé
82 Background: Immune checkpoint inhibitors (ICI) are improving the care of cancer patients. Despite being better tolerated than chemotherapy, there is a risk of developing irAEs which may require hospitalization. Although ICI and irAEs are well studied in clinical trials, there is a paucity of studies characterizing the care patterns for real-world irAEs hospitalizations. Methods: A single centre retrospective chart review (Princess Margaret Cancer Centre, Toronto, ON) identified patients receiving standard of care ICI (2012-2017) hospitalized for irAEs. For hospitalizations, clinico-pathological, investigation and treatment details were collected. Descriptive statistics helped to characterize hospitalizations. Results: Among 697 patients (266 lung, 381 melanoma and 50 genitourinary (GU)) on ICI, 8% (14 lung, 41 melanoma and 2 GU) had at least 1 irAE (range 1-4) hospitalization for a total of 69 hospitalizations. Average length of stay was 12 days (range 1-105). Among hospitalized patients, median age was 60; 63% were male; 29% received ipilimumab monotherapy, 28% pembrolizumab, 22% nivolumab and 22% received combination ICI. The most common irAEs were colitis (52%), pneumonitis (20%), hepatitis (10%) and CNS disease (demyelination, hypophysis) (9%). Cases were admitted directly from clinic (39%), emergency rooms (29%), urgent care clinic (18%) or transferred from another hospital (13%). Most patients (72%) were admitted to oncology; 28% to general medicine. Endoscopy was performed in 21% of admissions with 60% showing evidence of irAE; biopsies were obtained in 16% of admissions and 73% had evidence of irAE. Subspecialty services were involved in 60% of admissions. Most patients received steroids (94%); 17% received Infliximab. While age did not impact length of stay (p = 0.63), patients admitted to oncology had longer admissions compared to general medicine (14 vs 6 days, p = 0.009). Conclusions: irAEs occur at similar rates in the real-world compared to clinical trials. There is significant heterogeneity in the care patterns for irAEs. Patients admitted to oncology had longer average lengths of stay. Further characterizing irAE can help to develop quality indicators that may improve irAE outcomes.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».