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Enregistrement W3037575240 · doi:10.1136/jitc-2019-000467

Acute kidney injury associated with immune checkpoint inhibitor therapy: incidence, risk factors and outcomes

2020· article· en· W3037575240 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal for ImmunoTherapy of Cancer · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesUniversity Health Network
Mots-clésMedicineAcute kidney injuryInternal medicineCreatinineIncidence (geometry)Kidney diseaseAdverse effectCancerGastroenterologyOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Immune checkpoint inhibitors (ICPi) are a novel and promising anti-cancer therapy. There are limited data on the incidence, risk factors and outcomes of acute kidney injury (AKI) in patients receiving ICPi. METHODS: We conducted a cohort study of patients receiving ICPi at our center between 2010 and 2017 via electronic health record. The primary outcome was AKI (increase of >50% from baseline serum creatinine (sCr)). Risk factors for AKI were assessed using logistic regression. Survival among those with and without AKI was compared using the Kaplan-Meier method. RESULTS: Among 309 patients on ICPi, 51 (16.5%) developed AKI (Kidney Disease Improving Global Outcomes (KDIGO) stages 1: 53%, 2: 22%, 3: 25%). AKI was associated with other immune-related adverse events (IRAE) (OR 3.2, 95% CI 1.6 to 6; p<0.001), hypertension (OR 4.3, 95% CI 1.8 to 6.1; p<0.001) and cerebrovascular disease (OR 9.2; 95% CI 2.1 to 40; p<0.001). Baseline sCr, cancer, and ICPi type was not associated with AKI. Use of angiotensin-converting enzyme inhibitors/angiotensin-receptor blockers (OR 2.9; 95% CI 1.5 to 5.7; p=0.002), diuretics (OR 4.3; 95% CI 1.9 to 9.8; p<0.001), and corticosteroid treatment (OR 1.9; 95% CI 1.1 to 3.6; p=0.03) were associated with AKI. In the multivariable analysis, AKI was associated only with other IRAE (OR 2.82; 95% CI 1.45 to 5.48; p=0.002) and hypertension (OR 2.96; 95% CI 1.33 to 6.59; p=0.008). AKI was not associated with increased risk of mortality (HR 1.1; 95% CI: 0.8 to 1.6; p=0.67). ICPi nephrotoxicity was attributed via biopsy or nephrologist assessment in 12 patients (six interstitial nephritis, two membranous nephropathy, two minimal change disease, and two thrombotic microangiopathy). Subsequent doses of ICPi were administered to 12 patients with prior AKI, with one (8.3%) having recurrent AKI. CONCLUSION: AKI is a common complication in patients receiving ICPi treatment. The development of other IRAE and previous diagnosis of hypertension were associated with increased AKI risk. AKI was not associated with worse survival. Distinguishing kidney IRAE from other causes of AKI will present a frequent challenge to oncology and nephrology practitioners. Kidney biopsy should be considered to characterize kidney lesions and guide potential therapy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,191
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle