Immune Checkpoint Inhibitor-Induced Hypophysitis: Lessons Learnt from a Large Cancer Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Immune checkpoint inhibitors (ICIs) can cause pituitary dysfunction due to hypophysitis. We aimed to characterize ICI-induced hypophysitis and examine its association with overall survival in this single-center retrospective cohort study of adult patients with cancer who received an ICI from January 1, 2012 through December 31, 2016. A total of 896 patients were identified who received ipilimumab alone (n=120); ipilimumab and nivolumab (n=50); ipilimumab before or after pembrolizumab (n=70); pembrolizumab alone (n=406); and nivolumab alone (n=250). Twenty-six patients (2.9%) developed hypophysitis after a median of 2.3 months. Median age at the start of ICI was 57.9 years and 54% were men. Hypophysitis occurred in 7.9% of patients receiving ipilimumab alone or in combination or sequence with a programmed cell death protein 1 inhibitor; 1.7% after pembrolizumab alone, never after nivolumab alone. Secondary adrenal insufficiency occurred in all hypophysitis cases. Use of ipilimumab alone or in combination was associated with pituitary enlargement on imaging and mass effects more frequently than pembrolizumab alone. Occurrence of hypophysitis was associated with improved overall survival by univariate analysis (median 50.7 vs 16.5 months; p=0.015) but this association was not observed in multivariable landmark survival analysis (HR for mortality 0.75; 95% CI 0.38 to 1.30; p=0.34) after adjusting for age, sex and malignancy type. To conclude, hypophysitis occurred most frequently after ipilimumab and manifested as anterior hypopituitarism affecting the corticotrophs more commonly than thyrotrophs and gonadotrophs. Mass effects and pituitary enlargement occurred more frequently in ipilimumab-induced hypophysitis. The association of hypophysitis with overall survival needs further investigation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».