Impact of antibiotic (ATB) exposure prior to immune checkpoint inhibitor (ICI) treatment on overall survival (OS): A population-based study.
Notice bibliographique
Résumé
303 Background: ICIs are a common therapeutic option for many solid tumors. While prior studies have shown that ATB exposure may negatively impact ICI outcomes through gut microbiome changes, many were small studies with heterogeneity in ATB classes and exposure windows. Here, we performed a population level retrospective cohort study to evaluate the impact of ATB exposure prior to ICI on OS. Methods: We used administrative data to identify a cohort of cancer patients > 65 years of age receiving ICIs from June 2012 to October 2018 in Ontario, Canada and deterministically linked with databases to obtain socio-demographic and clinical co-variates and ATB prescription claims. Multivariable cox-proportional hazard models evaluated the impact of ATB exposure both within 1 year and 60 days prior to starting ICI on OS, adjusted for age, gender, body mass index, comorbidities, autoimmune history, hospitalization in the past year and treatment facility level at start of ICI therapy. Results: Among 2737 patients, median age 73; 43% received Nivolumab, 41% Pembrolizumab and 13% Ipilimumab; 53% were lung cancer, 34% melanoma. Median ATB treatment duration for patients receiving ATB within 1 year (59%) and 60 days (19%) prior to ICI were 14 days (SD = 32) and 9 days (SD = 13) respectively. Median OS estimate was 306 days. Any ATB exposure within 1 year prior to ICI was associated with worse OS (aHR = 1.12 95% CI [1.12-1.23] p = 0.03). A non significant dose effect was seen based on weeks of ATB exposure 1 year prior to ICI (aHR = 1.01 per week [1.00-1.02] p = 0.10). ATB class analysis identified fluoroquinolone exposure within 1 year (aHR = 1.26 [1.13-1.40] p < 0.001) and 60 days before ICI (aHR = 1.20 [0.99-1.45] p = 0.06) were associated with worse OS; with a dose effect based on total weeks of exposure over 1 year (aHR = 1.07 per week [1.03-1.11] p < 0.001) and 60 days (aHR = 1.12 per week [1.03-1.23] p = 0.01). Subgroup analysis showed similar results for patients receiving anti-PD1 ICIs, where patients exposed to fluoroquinolone both 1 year (aHR = 1.28 [1.15-1.44] p < 0.001) and 60 days (aHR = 1.19 [0.98-1.44] p = 0.08) before ICIs had poorer OS with dose effects observed based on weeks of fluoroquinolone exposure. Similarly, subgroup analyses based on disease site identified that lung cancer patients exposed to fluoroquinolones 1 year before starting ICIs (aHR = 1.22 [1.06-1.39] p = 0.005) and melanoma patients exposed to fluoroquinolones 60 days before starting ICIs (aHR = 1.66 [1.12-2.47] p = 0.01) had poorer OS. Conclusions: Exposure to ATBs and specifically fluoroquinolones prior to ICI therapy is associated with worse OS. Interventions aimed at altering the gut microbiome may be required to help improve outcomes for patients on ICIs with prior ATB exposure.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».