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Enregistrement W3116093824 · doi:10.1016/j.lungcan.2020.12.026

Definitions, outcomes, and management of hyperprogression in patients with non-small-cell lung cancer treated with immune checkpoint inhibitors

2020· article· en· W3116093824 sur OpenAlexfundno aff
Baptiste Abbar, Victoire de Castelbajac, Paul Gougis, Sandra Assoun, Johan Pluvy, Chloé Tesmoingt, Nathalie Théou–Anton, Aurélie Cazes, Céline Namour, Antoine Khalil, V. Gounant, Benjamin Besse, Gérard Zalcman, Solenn Brosseau

Notice bibliographique

RevueLung Cancer · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTakeda CanadaAstraZeneca FrancePfizerBritish Microcirculation SocietyBoehringer IngelheimAbbVieRoche
Mots-clésMedicineLung cancerIncidence (geometry)Internal medicineCancerResponse Evaluation Criteria in Solid TumorsMedical recordOncologyRetrospective cohort studyDiseaseProgressive disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The advent of immune checkpoint inhibitors (ICI) has been a breakthrough in the care of patients with non-small-cell lung cancers (NSCLC). However, physicians are now facing a previously unidentified clinical situation called hyperprogression (HP), which presents as a fast and unexpected increase in tumor burden. HP's existence and specificity to ICIs remains controversial because a widely acknowledged definition is currently lacking. Meanwhile, management remains elusive. METHODS: Medical records from all consecutive NSCLC patients who were treated with ICI from 2015 to 2018 were retrospectively analyzed. The HP incidence rate was calculated according to five definitions (tumor growth rate [TGR]ratio, ΔTGR, tumor growth kinetic [TGK], RECIST, and time to treatment failure [TTF]), and the agreement between such definitions was determined. The HP impact on overall survival (OS) was then assessed. The association between HP (defined using the TGRratio definition) and clinical and biological variables was also assessed. Clinical HP management and its impact on outcomes were described. RESULTS: We identified 169 consecutive ICI-treated patients, with potential HP accounting for 11.3 %, 5.7 %, 17.0 %, 9.6 %, and 31.7 % patients, according to TGRratio, ΔTGR, TGK, RECIST, and TTF definitions. Agreement between the different HP definitions was highly heterogeneous (range 29 %-77 %) and globally poor. HP was associated with shorter OS, compared to standard RECIST progressive disease, but this difference only reached statistical significance when using the TTF definition. TGRratio-based HP was significantly associated with hepatic metastases. In TGRratio-based HP patients, neither resuming chemotherapy nor corticosteroids use was associated with statistically significant impact on overall survival. CONCLUSION: We found fairly heterogeneous HP rates using different definitions. TTF was the only definition leading to significantly worsened OS. Further studies are needed to provide consensus recommendations for the assessment, definition, and management of HP, whose existence is likely real.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,557

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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