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Enregistrement W4281981040 · doi:10.1200/jco.2022.40.16_suppl.9542

The prognostic impact of immune-related adverse events in real-world patients with metastatic melanoma treated with single-agent and combination immune checkpoint blockade.

2022· article· en· W4281981040 sur OpenAlexaffabout
Alexander Watson, Siddhartha Goutam, Igor Stukalin, Benjamin W. Ewanchuk, Michael Sander, Daniel E. Meyers, Aliyah Pabani, Winson Y. Cheung, Daniel Yick Chin Heng, Tina Cheng, Jose Gerard Monzon, Vishal Navani

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNivolumabIpilimumabPembrolizumabAdverse effectInternal medicineOncologyImmune checkpointBlockadeClinical endpointProportional hazards modelMelanomaMetastatic melanomaImmunotherapyCancerClinical trialCancer research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

9542 Background: Immune checkpoint blockade (ICB) has revolutionized the treatment of metastatic melanoma (MM). Immune-related Adverse Events (irAEs) associated with ICB have been shown to correlate positively with survival outcomes across solid tumours. In MM, conclusions on the impact of irAE severity have been conflicting, and combination ICB therapy experience is limited to smaller cohorts. We sought to clarify these relationships using the Alberta Immunotherapy Database (AID). Methods: The AID provides a multi-centre, province-wide observational cohort comprising consecutive patients treated with ICB. We included adult patients with MM, treated with ICB (single agent nivolumab or pembrolizumab, or combination ipilimumab and nivolumab) at any line of therapy, agnostic to site of origin, from August 2013 to May 2020, with analysis in December 2021. The primary endpoint of interest was the identification of a relationship between development of irAEs and subsequent overall survival (OS, defined from time of ICB initiation). To minimize immortal time bias from poor prognosis patients who may have died prior to the development of irAEs, patients who died before 12 weeks were excluded from OS and time-to-next-treatment (TTNT) analysis. Adjusted Cox regression analyses were performed to determine the association of variables with OS. Results: Of 492 MM patients receiving ICB, 124 received combination ICB, 198 developed an irAE and 67 required hospitalization for an irAE. irAEs were more common in patients < 50 years old (p = 0.02), with ECOG 0 (p < 0.001) and normal albumin (p = 0.002). Median time to irAE development (2.6 months) and frequency of individual irAEs were consistent with the published literature. In the overall population, patients who experienced an irAE had longer median OS (56.3 vs 18.5mo, p < 0.0001), and TTNT (49.6 vs 12.9mo, p < 0.0001). This remained consistent in combination ICB-treated patients (median OS 56.3 vs 19mo, p < 0.0001). Patients hospitalized for an irAE had improved OS and TTNT over patients requiring only outpatient treatment (median OS NR vs 27.9mo, p = 0.0039), while ICB re-challenge after an irAE also improved OS (56.3 vs 31.5mo, p = 0.0093). Development of an irAE retained independent association with OS after adjusted multivariable regression (HR 0.376, p < 0.001). Conclusions: These data support the association of irAEs and improved survival outcomes in MM, including those patients treated with combination ICB. Among patients with irAE, hospitalization for irAE, and ICB re-challenge post-irAE, were further associated with improved outcomes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,331 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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