Long-Term Toxicities of Immune Checkpoint Inhibitor (ICI) in Melanoma Patients
Notice bibliographique
Résumé
ICI therapy has greatly improved patient outcomes in melanoma, but at the cost of immune-related adverse events (irAEs). Data on the chronicity of irAEs, especially in real-world settings, are currently limited. We performed a retrospective chart review of 161 adult patients with melanoma treated with at least one cycle of ICI regimen in the adjuvant or metastatic setting: 129 patients received PD-1 inhibitor monotherapy and 32 received dual immunotherapy. Patients were grouped by duration of irAE: permanent (no complete resolution), long-term (resolution over a period ≥ 6 months), transient (resolution over a period < 6 months), or no irAEs. A total of 283 irAEs were reported in the whole patient population. Sixty-six (41.0%) patients developed permanent irAEs, fifteen (9.3%) experienced long-term irAEs as their longest-lasting toxicity, thirty-four (21.1%) developed transient irAEs only, and forty-six (28.6%) experienced no irAEs. Permanent irAEs occurred in 21 (65.6%) patients treated with dual immunotherapy and in 45 (34.9%) patients treated with monotherapy. The majority of permanent irAEs were endocrine-related (36.0%) or skin-related (32.4%). Grade 3-4 permanent irAEs occurred in 20 (12.4%) patients and included toxicities such as adrenal insufficiency, myocarditis, and myelitis. Fifty-three (32.9%) patients were still requiring treatment for long-term or permanent irAEs 6 months or more following the completion of ICI therapy, including twenty-four patients on thyroid hormone replacement and twenty-two on oral steroids. ICI treatment was temporarily interrupted for 64 (22.6%) irAEs and permanently discontinued due to irAEs in 38 patients (13.6% of irAEs, 23.6% of patients); additionally, 4 (2.5%) patients died of irAEs. Our findings show that ICI treatment in melanoma is associated with a wide range of toxicities that can be permanent and may have long-lasting impacts on patients, which should therefore be discussed when obtaining consent for treatment.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».