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Enregistrement W4200072149 · doi:10.1016/j.adro.2021.100880

Dosimetric Modeling of Lymphopenia in Patients With Metastatic Cancer Receiving Palliative Radiation and PD-1 Immune Checkpoint Inhibitors

2021· article· en· W4200072149 sur OpenAlexaff
Jack M. Qian, Elliot H. Akama‐Garren, Jungwook Shin, Lauren Gunasti, Andrew Bang, Luke Pike, Clemens Grassberger, Jonathan D. Schoenfeld

Notice bibliographique

RevueAdvances in Radiation Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Biomarkers in Disease Prognosis
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthAstellas PharmaRegeneron PharmaceuticalsAdenoid Cystic Carcinoma Research FoundationGenentechAstraZenecaBristol-Myers SquibbGateway for Cancer Research
Mots-clésMedicineNivolumabPembrolizumabInternal medicineOncologyLung cancerCancerUrologyGastroenterologyImmunotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PurposeRadiation therapy (RT)–associated lymphopenia may adversely affect treatment outcomes, particularly in the era of immunotherapy. We sought to determine dosimetric factors correlated with lymphopenia after palliative RT in a cohort of patients with advanced cancer treated with anti-PD-1 immune checkpoint inhibitors.Methods and MaterialsWe included patients with metastatic lung cancer, melanoma, or renal cell carcinoma who were treated with either pembrolizumab or nivolumab and received palliative RT to an extracranial site. Baseline and nadir absolute lymphocyte counts (ALCs) within 6 weeks of RT were recorded. Dosimetric factors were extracted from the corresponding dose-volume histograms and also used to model the dose to circulating lymphocytes via a whole-body blood flow model that simulates the spatiotemporal distribution of blood particles in major organs during RT.ResultsWe analyzed 55 patients who underwent 80 total courses of palliative RT; most (94%) were treated with 3-dimensional conformal RT. Doses to the whole body, bone, and large blood vessels (LBVs) were negatively correlated with the ALC nadir, with the strongest correlations seen at V15 (rs, –0.38, –0.43, and –0.37, and P = .0004, .0001, and .0008, respectively). Doses to other organs were not significantly correlated with the ALC nadir. The modeled dose to circulating lymphocytes was also negatively correlated with the ALC nadir and percent ALC change (for D2%, rs, –0.31 and –0.44, and P = .005 and .0001, respectively). Grade ≥3 lymphopenia was associated with LBV V15 (odds ratio [OR], 1.16; 95% CI, 1.07-1.26; P < .001), bone V15 (OR, 1.04; 95% CI, 1.01-1.08; P = .03), body V15 (OR, 1.003; 95% CI, 1.001-1.006; P = .008), and modeled lymphocyte dose (OR, 1.45; 95% CI, 1.16-1.82; P < .001).ConclusionsThe RT dose to the whole body, bone, and LBVs and the modeled dose to circulating lymphocytes were correlated with lymphopenia in patients treated with palliative RT and anti-PD-1 immune checkpoint inhibitors. These findings may inform future radiation planning in this setting.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,588

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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