Gastrointestinal Toxicities of Immune Checkpoint Inhibitors Are Associated With Enhanced Tumor Responsiveness and Improved Survival
Notice bibliographique
Résumé
Background: Immune checkpoint inhibitors (ICIs) are increasingly used to treat advanced malignancies. However, they are associated with the development of multiple gastrointestinal immune-related adverse events (GI-irAEs). We aimed to evaluate the types and severity of GI-irAEs associated with ICI therapy, to identify potential risk factors for developing GI-irAEs and to determine the relationship of GI-irAEs development to tumor responsiveness and overall survival. Methods: All patients who received ICIs for advanced malignancies at our center were included. Medical records were reviewed, and data extraction included: baseline demographic characteristics, immunotherapy regimens, development of GI-irAEs, response to treatment, and overall survival. Overall survival was calculated from the date of treatment initiation and estimated by the Kaplan-Meier method. Results: Five hundred sixty-seven patients received ICI therapy for stage IV malignancies. Forty-one (7%) patients experienced at least one GI-irAE. Among those experiencing GI-irAEs, 23 (56%) developed hepatitis, 17 (42%) developed colitis, four (10%) developed pancreatitis, and two (5%) developed gastritis. Patients who developed GI-irAEs experienced a better response to ICI therapy compared to patients who did not develop GI-irAEs (41% vs. 27%, P = 0.003). The 2-year overall survival rate of stage IV cancer patients who developed GI-irAEs was 62% (95% confidence interval (CI): 49 - 79) and 36% for those who did not develop GI-irAEs (95% CI: 32 - 41) (P = 0.002). The median follow-up time of surviving patients was 28 months. Twelve (29%) of the patients receiving dual ICI therapy developed GI-irAEs. Conclusion: Hepatitis, colitis, and pancreatitis were the most commonly encountered GI-irAEs with ICI therapy. Development of these GI-irAEs was associated with superior tumor responsiveness and better overall survival.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».