Incidence and Economic Burden of Infections in Cancer Patients Receiving Immune Checkpoint Inhibitors: A Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUNDAlong with antitumor effects, Immune Checkpoint Inhibitors (ICPI) have shown great potential in treating chronic infections such as HIV, Hepatitis B and malaria, in ex-vivo studies. However, several case reports and case series have suggested an increased infection risk in cancer patients. The purpose of our study was to assess the risk of infections in cancer patients receiving ICPI. We also attempted to evaluate the role of a multidisciplinary approach (Oncology and Infectious disease specialists) and the cost associated with treatment. METHODS:Records on all cancer patients over age ≥18 years old who had received at least one dose of ICPI between 2015 to 2018 at a major community teaching hospital in the central Massachusetts region were reviewed. Several risk factors associated with infection were identified. A two-tailed, unpaired t-test was used to analyze the association between risk factors and infection. We calculated the cumulative length of stay (LOS) and cost per admission with a multidisciplinary vs. non-multidisciplinary approach. The calculated total average cost per admission was compared to a matched population (without an oncologic diagnosis) admitted with infections similar to that in our study, to compare the economic burden. RESULTSRetrospective chart review of 169 cancer patients receiving ICPI showed sixty-two episodes of infection in thirty-seven (21.8%) patients and a mortality rate of 3.5% due to associated complications. Risk factors like COPD, prior chemotherapy and steroid use were significantly associated (P<0.05) with infections. Further sub-group analysis showed increase in cumulative LOS from 5.9 to 8.1 days but approximately similar average cost per admission ($52,047 vs. $54,510) with non-multidisciplinary vs. multidisciplinary approach. The calculated total cost per admission during an episode of infection in this cohort of patients was $35,484; three-fold higher when matched to similar infections in a general non-oncologic population ($11,527). CONCLUSIONSA significant incidence of infections and associated health care resource utilization continues to prevail in cancer patients despite the utility of ICPI. A multidisciplinary approach to manage the infections and associated complications in cancer patients receiving ICPI increased the cumulative LOS but not the average cost per admission.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».