Impact of the development of immune related adverse events in metastatic melanoma treated with PD -1 inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
Some clinical trials have described improved outcomes in patients who develop immune-related adverse events (irAEs) while receiving immune checkpoint inhibitors for advanced melanoma. It is unknown if this effect would be seen in a real-world population. This is a single-center retrospective analysis of all patients receiving single-agent PD-1 inhibitor for unresectable stage III or stage IV melanoma between 2012 and 2018. The majority of patients had cutaneous melanoma and were elderly (put in median and range). Totally 33.3% were BRAF mutated and 66.7% had PD-1 inhibitor as first-line treatment for metastatic disease. Also, 22% of patients had brain metastases at presentation. Of the 87 patients included in this analysis, 48 (55%) developed at least one irAE. Dermatologic toxicities were the most common irAE. The median time to develop any irAE was 12 weeks. Only one patient died of immune-related toxicity. Overall survival in the population of patients that had an irAE was significantly greater than those that did not have any toxicity (21.1 vs. 7.5 months; P < 0.001). The development of endocrine toxicity had the strongest correlation with survival as did patient with grade 1 (NCI V.5) toxicity. The development of multiple toxicities did not correlate with survival. In patients with multiple toxicities, the type of irAE that presented initially did not impact the outcome. These findings add to the growing body of literature suggesting an association between irAEs and immune-checkpoint inhibitor efficacy while suggesting that this benefit may depend on the type of toxicity and severity.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».