Cutaneous Immune-Related Adverse Events (irAEs) to Immune Checkpoint Inhibitors: A Dermatology Perspective on Management
Notice bibliographique
Résumé
Immune checkpoint inhibitors have proven to be efficacious for a broad spectrum of solid organ malignancies. These monoclonal antibodies lead to cytotoxic T-cell activation and subsequent elimination of cancer cells. However, they can also lead to immune intolerance and immune-related adverse event (irAEs) that are new and specific to these therapies. Cutaneous irAEs are the most common, arising in up to 34% of patients on PD-1 inhibitors and 43% to 45% on CTLA-4 inhibitors. The most common skin manifestations include maculopapular eruption, pruritus, and vitiligo-like lesions. A grading system has been proposed, which guides management of cutaneous manifestations based on the percent body surface area (BSA) involved. Cutaneous irAEs may prompt clinicians to reduce drug doses, add systemic steroids to the regiment, and/or discontinue lifesaving immunotherapy. Thus, the goal is for early identification and concurrent management to minimize treatment interruptions. We emphasize here that the severity of the reaction should not be graded based on BSA involvement alone, but rather on the nature of the primary cutaneous pathology. For instance, maculopapular eruptions rarely affect <30% BSA and can often be managed conservatively with skin-directed therapies, while Stevens-Johnson syndrome (SJS) affecting even 5% BSA should be managed aggressively and the immunotherapy should be discontinued at once. There is limited literature available on the management of the cutaneous irAEs and most studies present anecdotal evidence. We review the management strategies and provide recommendations for psoriatic, immunobullous, maculopapular, lichenoid, acantholytic eruptions, vitiligo, alopecias, vasculitides, SJS/toxic epidermal necrolysis, and other related skin toxicities.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».