Conditional immune adverse event rate in urothelial and renal cell carcinoma patients treated with immune checkpoint inhibitors.
Notice bibliographique
Résumé
481 Background: Immune checkpoint inhibitors (ICIs) are associated with immune-related adverse events (irAEs). While the incidence and prevalence of irAEs have been well characterized in the literature, much less is known about the cumulative incidence (CI) rate of irAEs. We sought to evaluate the CI of irAEs in metastatic urothelial carcinoma (mUC) and metastatic renal cell carcinoma (mRCC) patients (pts) treated with ICIs. Methods: We identified a cohort of mUC and mRCC pts who received ICIs at DFCI. irAEs were classified using CTCAE v.5.0 guidelines. The CI rate was a defined measure that accounted for elapsed time since treatment initiation and estimated the risk of irAE development conditioned on time elapsed without experiencing an irAE, accounting for the competing risk of death. Incidence and CI of irAEs at each monthly landmark time was calculated. Prognostic factors of irAE were assessed using the Fine and Gray method. Results: A total of 470 pts was treated with ICIs between July 2013 and October 2018 [mUC: 199 (42.3%); mRCC: 271 (57.7%)]. 341 (72.6%) pts received ICI monotherapy, 86 (18.3%) received ICIs in combination with targeted therapies, and 43 (9.2%) received a combination of two ICIs. Overall, 186 pts (39.5%) experienced any irAE at any time point. Common irAEs included hypothyroidism (n=42 [22.6%]), skin (n=36 [19.4%]), colitis (n=35 [18.8%]), transaminitis (n=32 [17.2%]), and pneumonitis (n=14 [7.5%]). The risk of developing an irAE over time was as follows: 33.5% if no irAE within the 1st month(mo), 27.3% if no irAE in 3mo, 18.8% if no irAE in 6mo, and 16.4% if no irAE by 12mo. No difference was observed in CI based on type of cancer (mUC vs mRCC) or agent (PD1 vs. PD-L1). Multivariable analysis showed that ICI combined with ICI or other agents vs. ICI monotherapy (p<0.001), firstline therapy (p=0.013) and PD-1 vs. PD-L1 inhibitors (p=0.008) were statistically correlated with the development of irAEs. Conclusions: This study quantitates the incidence of developing irAEs with ICI conditioned on time elapsed without irAE development. Although the incidence of irAEs decreased over time on therapy, irAEs require continuous vigilant monitoring because of the long tail in its incidence.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».