Cytokine release syndrome-like serum responses after COVID-19 vaccination are frequent and clinically inapparent under cancer immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Patients with cancer frequently receive immune-checkpoint inhibitors (ICIs), which may modulate immune responses to COVID-19 vaccines. Recently, cytokine release syndrome (CRS) was observed in a patient with cancer who received BTN162b2 vaccination under ICI treatment. Here, we analyzed adverse events and serum cytokines in patients with 23 different tumors undergoing (n = 64) or not undergoing (n = 26) COVID-19 vaccination under ICI therapy in a prospectively planned German single-center cohort study (n = 220). We did not observe clinically relevant CRS (≥grade 2) after vaccination (95% CI 0-5.6%; Common Terminology of Adverse Events v.5.0) in this small cohort. Within 4 weeks after vaccination, serious adverse events occurred in eight patients (12.5% 95% CI 5.6-23%): six patients were hospitalized due to events common under cancer therapy including immune related adverse events and two patients died due to conditions present before vaccination. Despite absence of CRS symptoms, a set of pairwise-correlated CRS-associated cytokines, including CXCL8 and interleukin-6 was >1.5-fold upregulated in 40% (95% CI 23.9-57.9%) of patients after vaccination. Hence, elevated cytokine levels are common and not sufficient to establish CRS diagnosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».