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Enregistrement W3200258717 · doi:10.1200/jco.2020.39.28_suppl.304

The Association of Antibiotic (ATB) exposure prior to immune checkpoint inhibitor (ICI) treatment on early emergency room and hospitalization utilization: A population-based study.

2021· article· en· W3200258717 sur OpenAlexaffabout
Lawson Eng, Rinku Sutradhar, Yue Niu, Ning Liu, Ying Liu, Yosuf Kaliwal, Melanie Powis, Geoffrey Liu, Jeffrey Peppercorn, Philippe L. Bédard, Monika K. Krzyzanowska

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeutropenia and Cancer Infections
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesConquer Cancer Foundation
Mots-clésMedicineInternal medicineCohortPopulationCancerRetrospective cohort studyPembrolizumabMedical prescriptionHazard ratioEmergency medicineImmunotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

304 Background: ICIs are becoming a common therapeutic option for many solid tumors. Prior studies have shown that ATB exposure can negatively impact ICI outcomes through gut microbiome changes leading to poorer overall survival; however, less is known about the potential impact of ATB exposure on toxicities from ICI. We undertook a population-based retrospective cohort study in patients receiving ICIs to evaluate the impact of ATB exposure on early acute care use, defined as emergency department visit or hospitalization, within 30 days of initiation of ICI therapy. Methods: Administrative data was utilized to identify a cohort of cancer patients > 65 years of age receiving ICIs from June 2012 to October 2018 in Ontario, Canada. We linked databases deterministically to obtain socio-demographic and clinical co-variates, ATB prescription claims and acute care utilization. Patients were censored if they died within 30 days of initiating ICI therapy. The impact of ATB exposure within 60 days prior to starting ICI on early acute care use was evaluated using multi-variable logistic regression models, adjusted for age, gender, rurality, recent hospitalization within 60 days prior to starting ICI and comorbidity score. Results: Among 2737 patients (median age 73 years), 43% received Nivolumab, 41% Pembrolizumab and 13% Ipilimumab, most commonly for lung cancer (53%) or melanoma (34%). Of these patients, 19% had ATB within 60 days prior to ICI with a median ATB treatment duration of 9 days (SD = 13). 647 (25%) patients had an acute care episode within 30 days of starting ICIs; 182 (7%) patients passed away within 30 days without acute care use and were censored from further analyses. Any ATB exposure within 60 days prior to ICI was associated with greater likelihood of acute care use (aOR = 1.34 95% CI [1.07-1.67] p = 0.01). A dose effect was seen based on weeks of ATB exposure within 60 days prior to ICI (aOR = 1.12 per week [1.04-1.21] p = 0.004) and early acute care use. ATB class analysis identified that exposure to penicillins (aOR = 1.54 [1.11-2.15] p = 0.01) and fluoroquinolones (aOR = 1.55 [1.11-2.17] p = 0.01) within 60 days of starting ICIs were associated with a greater likelihood of acute care use, while there was no significant association between cephalosporin exposure and early acute care use (p > 0.05). Conclusions: Exposure to ATBs, specifically fluoroquinolones and penicillins, prior to ICI therapy is associated with greater likelihood of hospitalization or emergency room visits within 30 days after initiation of ICIs, even after adjustment for relevant co-variates including age, comorbidity score and recent hospitalization prior to ICI initiation. Further studies are required to better understand the mechanisms of recent ATB exposure on early acute care use among patients receiving ICIs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,272

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,350 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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