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Enregistrement W3104385858 · doi:10.1186/s12967-020-02612-5

Revisiting the association between skin toxicity and better response in advanced cancer patients treated with immune checkpoint inhibitors

2020· article· en· W3104385858 sur OpenAlexfundno aff
Nicholas Gulati, Douglas M. Donnelly, Yingzhi Qian, Una Moran, Paul Johannet, Judy Zhong, Iman Osman

Notice bibliographique

RevueJournal of Translational Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthYork University
Mots-clésMedicineAdverse effectConfoundingInternal medicineOncologyCancerIpilimumabProportional hazards modelMelanomaImmune systemImmune checkpointToxicityImmunotherapyImmunologyCancer research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Immune checkpoint inhibition (ICI) improves survival outcomes for patients with several types of cancer including metastatic melanoma (MM), but serious immune-related adverse events requiring intervention with immunosuppressive medications occur in a subset of patients. Skin toxicity (ST) has been reported to be associated with better response to ICI. However, understudied factors, such as ST severity and potential survivor bias, may influence the strength of these observed associations. METHODS: To examine the potential confounding impact of such variables, we analyzed advanced cancer patients enrolled prospectively in a clinicopathological database with protocol-driven follow up and treated with ICI. We tested the associations between developing ST, stratified as no (n = 617), mild (n = 191), and severe (n = 63), and progression-free survival (PFS) and overall survival (OS) in univariable and multivariable analyses. We defined severe ST as a skin event that required treatment with systemic corticosteroids. To account for the possibility of longer survival associating with adverse events instead of the reverse, we treated ST as a time-dependent covariate in an adjusted model. RESULTS: Both mild and severe ST were significantly associated with improved PFS and OS (all P < 0.001). However, when adjusting for the time from treatment initiation to time of skin event, severe ST was not associated with PFS benefit both in univariable and multivariable analyses (P = 0.729 and P = 0.711, respectively). Receiving systemic steroids for ST did not lead to significant differences in PFS or OS compared to patients who did not receive systemic steroids. CONCLUSIONS: Our data reveal the influence of time to event and its severity as covariates in analyzing the relationship between ST and ICI outcomes. These differences in outcomes cannot be solely explained by the use of immunosuppressive medications, and thus highlight the importance of host- and disease-intrinsic factors in determining ICI response and toxicity. TRIAL REGISTRATION: The patient data used in this manuscript come from patients who were prospectively enrolled in two institutional review board-approved databases at NYU Langone Health (institutional review board #10362 and #S16-00122).

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 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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,251

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,259 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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