A Systematic Review of Immune Checkpoint Inhibitor–Associated Glomerular Disease
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Immune checkpoint inhibitors (ICIs) are increasingly used to treat cancers. Kidney immune-related adverse events (IRAEs) are now well recognized, with the incidence of IRAEs ranging from 2% to 5%. Most of the initial data related to kidney IRAEs have focused on acute interstitial nephritis (AIN). There are minimal data on the types and relative frequencies of glomerular diseases associated with ICIs, their treatment, and outcomes. METHODS: We performed a systematic review and meta-analysis of all biopsy-proven published cases/series of glomerular pathology associated with ICIs. We searched the MEDLINE, EMBASE, and Cochrane databases from inception to February 2020. We abstracted patient-level data, including demographics, cancer and ICI therapy details, and characteristics of kidney injury. RESULTS: After screening, 27 articles with 45 cases of biopsy-confirmed ICI-associated glomerular disease were identified. Several lesion types were observed, with the most frequent being pauci-immune glomerulonephritis (GN) and renal vasculitis (27%), podocytopathies (24%), and complement 3 GN (C3GN; 11%). Concomitant AIN was reported in 41%. Most patients had ICIs discontinued (88%), and nearly all received corticosteroid treatment (98%). Renal replacement therapy (RRT) was required in 25%. Most patients had full (31%) or partial (42%) recovery from acute kidney injury (AKI), although 19% remained dialysis-dependent, and approximately one-third died. Complete or partial remission of proteinuria was achieved in 45% and 38%, respectively. CONCLUSION: Multiple forms of ICI-associated glomerular disease have been described. Pauci-immune GN, podocytopathies, and C3GN are the most frequently reported lesions. ICI-associated glomerular disease may be associated with poor kidney and mortality outcomes. Oncologists and nephrologists must be aware of glomerular pathologies associated with ICIs and consider obtaining a kidney biopsy specimen when features atypical for AIN are present.
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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 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».