Real-World Adherence to Toxicity Management Guidelines for Immune-Related Adverse Events
Notice bibliographique
Résumé
Immune checkpoint inhibitors (ICIs) affect immunologic homeostasis, leading to immune-related adverse events (irAEs). Early irAE detection and management can prevent significant morbidity and mortality. A retrospective chart review was performed to characterize irAEs associated with nivolumab, ipilimumab, and nivolumab plus ipilimumab in adult medical oncology patients in Nova Scotia Health-Central Zone from 2013-2020, and to describe adherence to toxicity management guidelines. Diarrhea/colitis, hepatitis, pneumonitis, nephrotoxicity, and cardiotoxicity were studied. Of 129 charts reviewed, 67 patients (51.9%) experienced at least one irAE for a total of 98 irAEs and a 1.5% fatality rate. Of these irAEs, 33.7% led to an emergency room visit. Patients were admitted to hospital and steroids were used in 24.5% and 35.7% of cases, respectively. In 17.3% of irAEs, ICIs were permanently discontinued. In 20.4% of irAEs, ICIs were held, and patients were monitored; while in 18.4%, ICIs were held until the irAE was Grade 0-1 (and until steroids were tapered). Almost 47% of irAEs were managed according to guidelines (14.3% were not), and 38.8% had no documented management. Patients receiving immunotherapy frequently experience irAEs with half of irAEs having documented management adhering to guidelines. As immunotherapy indications expand, it is important to ensure irAEs are documented and managed appropriately.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».