Thrombotic events in patients treated with immune checkpoint inhibitors for non-small cell lung cancer: A retrospective multicentric cohort study.
Notice bibliographique
Résumé
e21198 Background: Venous thromboembolism is a frequent complication of non-small cell lung cancer (NSCLC) and is associated with a worse prognosis, a reduced quality of life, and increased healthcare costs. Immune checkpoint inhibitors (ICI) are revolutionizing the management of NSCLC, but little is known about their impact on thrombosis. This study aims to define the incidence and clinical relevance of thrombosis in NSCLC patients receiving these treatments. Methods: A retrospective multicentric cohort study including 593 patients from three centers in Canada and France was performed. The cumulative incidence of venous thrombotic events after ICIs was calculated, and the impact of these events on survival and response to treatment was determined. Finally, univariate log-rank tests were performed to identify thrombosis risk factors. Results: The incidence of venous thrombosis in the cohort was 9.9% for an incidence rate of 76.5 thrombosis per 1000 person-years, with most thromboses occurring rapidly after treatment initiation. Thrombosis was not correlated with overall survival, progression-free survival, or objective response to ICIs (summarized in the table below). Age ˂ 65 years old (HR = 1.66; 95 % CI = 1.00 – 2.82) and a delay of less than 12 months from diagnosis to the first ICI treatment (HR = 1.74; 95 % CI = 1.03 – 2.87) were associated with an increased risk of thrombosis. Tumors with PD-L1 > 1% were associated with more thrombosis in the first year since the beginning of therapy (HR = 3.06; 95 % CI = 1.19 – 4.76, p=0.015). Conclusions: This study suggests that the time distribution and incidence of thrombotic events in NSCLC patients treated with ICI are comparable to what is reported in other cohorts of patients treated with chemotherapy. In our cohort, thrombosis was not a prognostic factor for survival or response to therapy. Patient age < 65 and tumors with PD-L1 > 1% were associated to a higher risk of thrombotic events.[Table: see text]
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».