208 Immune checkpoint inhibitor-related neurotoxicity: a case series
Notice bibliographique
Résumé
Immune checkpoint inhibitors (ICI), monoclonal antibodies enhancing T cell responses against tumour cells, have revolutionised the treatment of cancers such as advanced melanoma, leading to enhanced survival. Their action, however, is not tumour-specific, and patients can develop multisystem immune related adverse events (irAE). Neurological irAEs have been reported in 1–14% of patients, depending upon the ICI used, and can affect any part of the neuro-axis. A recent case series from the Royal Marsden Hospital (RMH) identified 10 patients with neurotoxicity following ICI for advanced melanoma between 2010–15, specifically neuropathy (6), plexopathy (1) and aseptic meningitis (3). Exactly how neurological injury occurs, whether cell-, cytokine- or antibody-mediated, is unknown. We present early data from a newly established collaboration with RMH, aiming to clinically characterize these patients, and identify the cause of neurological injury. To date, we have advised on patients (age range 53–80) with myositis, Guillain-Barré (GBS)-like neuropathy, plexopathy, aseptic meningitis, and encephalitis following ICI (ipilimumab and/or nivolumab) for advanced melanoma. Features common to these patients include their subacute onset, time from ICI administration, and steroid responsiveness (including in GBS-like cases). The incidence of neurological irAEs following ICI will rise with increasing use, and is therefore of concern to practicing neurologists.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».