Association Between PD-L1 Inhibitor, Tumor Site and Adverse Events of Potential Immune Etiology Within the US FDA Adverse Event Reporting System
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To analyze tumor- and treatment-related factors that might impact the development of certain adverse events (AEs) of potential immune etiology among patients receiving PD-L1 inhibitors. Methods: The FDA Adverse Event Reporting System (FAERS) was accessed, and AE reports related to the use of PD-L1 inhibitors were reviewed. Associations between treatment, tumor type and occurrence of AEs of special interest were analyzed through multivariable logistic regression analysis. Results: A total of 80,304 AE reports were included in the current analysis. Diagnosis with lung cancer was associated with a higher probability of pneumonitis; diagnosis with melanoma was associated with a higher probability of hepatitis, hypophysitis/hypopituitarism and uveitis; and diagnosis with genitourinary cancers was associated with a higher probability of nephritis, adrenal insufficiency and myocarditis. Conclusion: Within this cohort limited to AEs reported to the FAERS, there is an association between different AEs of special interest, agent(s) used and tumor(s) treated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».