Immune-Checkpoint Induced Skin Toxicity Masked as Squamous Cell Carcinoma: Case Report on Mimickers of Dermatological Toxicity with PD-1 Inhibition
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Immune checkpoint inhibitors (ICI) are increasingly the mainstay of oncology treatment. Immune-related adverse events (irAEs) from ICI therapy differ from cytotoxic adverse events. Cutaneous irAEs are one of the most common irAEs and require careful attention to optimize the quality of life for oncology patients. PATIENT AND METHODS: These are two cases of patients with advanced solid-tumour malignancies treated with PD-1 inhibitor therapy. RESULTS: Both patients developed multiple pruritic hyperkeratotic lesions, which were initially diagnosed as squamous cell carcinoma from skin biopsies. The presentation as squamous cell carcinoma was atypical and, upon further pathology review, the lesions were more in keeping with a lichenoid immune reaction stemming from the immune checkpoint blockade. With the use of oral or topical steroids and immunomodulators, the lesions resolved. CONCLUSIONS: These cases emphasize that patients on PD-1 inhibitor therapy who develop lesions resembling squamous cell carcinoma on initial pathology may require an additional pathology review to assess for immune-mediated reactions, allowing appropriate immunosuppressive therapy to be initiated.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».