Systemic Treatment of Cutaneous Adverse Events after Immune Checkpoint Inhibitor Therapy: A Review
Notice bibliographique
Résumé
As treatment with immune checkpoint inhibitors (CPIs) for cancer increases, so has the incidence of immune-related cutaneous adverse events (irCAEs). These toxicities can significantly impact quality of life and may be dose-limiting. Current guidelines for irCAEs offer only corticosteroids or CPI discontinuation. Evidence supports biologic immunomodulatory therapies when corticosteroids fail or need avoidance. A review of literature from 2010 to 2020 yielded 45 articles, resulting in 185 irCAEs, including bullous pemphigoid-like eruption (n = 55), psoriasis/psoriasiform dermatitis (n = 41), and maculopapular rash (n = 31). Treatments included immunomodulators, intravenous immunoglobulin, aprepitant, acitretin, tetracyclines, and biologic agents. Overall, 92.3% of patients saw improvement or resolution of their rash. Bullous pemphigoid-like eruptions were treated with a tetracycline +/- niacinamide (94.7% success [18/19]), omalizumab (100% success [7/7]), and rituximab (100% success [10/10]). Although prospective research is required, this review provides a comprehensive list of successful, non-corticosteroid treatment options for irCAEs to improve compliance with lifesaving cancer therapy.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».