Sex differences in adverse event reporting in SWOG chemotherapy, biologic/immunotherapy, and targeted agent cancer clinical trials.
Notice bibliographique
Résumé
11588 Background: Women have more adverse events (AEs) from chemotherapy than men, but few studies have explored sex differences in biologic/immunotherapies (BIs) or targeted therapies. We examined subjective (symptomatic) and objective AEs by sex across different treatments. Methods: We analyzed drug-related severe (grade 3) or worse AEs by sex in SWOG phase II and III clinical trials conducted between 1980-2018, excluding sex-specific cancers. AE codes and grade were categorized using the Common Terminology Criteria for Adverse Events (CTCAE). Subjective or symptomatic toxicities were defined as those aligned with the NCI’s new Patient-Reported Outcome (PRO) CTCAE; lab-based or physician-determined AEs were designated as objective. Multivariable logistic regression was used, adjusting for age, race, and disease prognosis. Thirteen symptomatic and 19 objective AE categories were examined. Results: In total, 36,397 patients (women, 13,907 [38.2%]; men, 22,490 [61.8%]) experiencing 522,835 AEs on 297 trials with 385 treatment arms were analyzed. Overall, 29.1% (n = 10.860) had severe or worse toxicity. Women experienced an increased risk of severe symptomatic AEs for BIs (OR = 1.53, 95% CI: 1.32-1.78, p < .0001), chemotherapy (OR = 1.31, 95% CI: 1.24-1.39, p < .0001), and targeted therapies (OR = 1.23, 95% CI: 1.06-1.43, p = .008). Women also had an increased risk of severe objective AEs for BIs (OR = 1.53, 95% CI: 1.32-1.78, p < .0001), chemotherapy (OR = 1.35, 95% CI: 1.28-1.43, p < .0001), but not targeted therapies (OR = 1.08, 95% CI: 0.94-1.25, p = .28). Across all treatments, sex differences were greater for hematologic (OR = 1.29, 95% CI: 1.24-1.35, p < .0001) v. non-hematologic (OR = 1.13, 95% CI: 1.08-1.18, p < .0001) objective AEs. Conclusions: The greater severity of both symptomatic and objective – especially hematologic – AEs in women across multiple treatment paradigms indicates broad-based sex-differences exist. This could be due to AE reporting, pharmacogenomics of drug metabolism and disposition, total dose received, and/or adherence to therapy. Particularly large sex differences were observed for patients receiving BIs, suggesting studying AEs from these agents is a priority.
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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 | 0,057 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».