Detection of novel therapies using a <scp>multi‐national</scp>, <scp>multi‐institutional</scp> registry of cutaneous <scp>immune‐related</scp> adverse events and management
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cutaneous immune-related adverse events (cirAEs) remain a prevalent and common sequelae of immune checkpoint inhibitor (ICI) therapy, often necessitating treatment interruption and prolonged immune suppression. Treatment algorithms are still poorly defined, based on single-institution case reports without adequate safety assessments, and subject to publication bias. METHODS: Data in this registry were collected through a standardized REDCap form distributed to dermatologists via email listserv. RESULTS: Ninety-seven cirAEs were reported from 13 institutions in this registry. Topical and systemic steroids were the most common treatments used; however, targeted treatment matched to disease morphology was identified at numerous sites. Novel cirAE therapy uses that to our knowledge have not been previously described were captured including tacrolimus for the treatment of follicular, bullous, and eczematous eruptions and phototherapy for eczematous eruptions. Moreover, further evidence of cirAE treatment applications sparsely described in literature were also captured in this study including dupilumab and rituximab for bullous eruptions, phototherapy for lichenoid and psoriasiform eruptions, and acitretin for psoriasiform eruptions, among others. No serious adverse events were reported. Numerous targeted therapeutics including dupilumab, rituximab, and psoriasis biologics, among others, were associated with a cirAE grade improvement of ≥2 grades in every patient treated. CONCLUSION: This study suggests that a multi-institutional registry of cirAEs and management is not only feasible but that the information collected can be used to detect, evaluate, and rigorously assess targeted treatments for cirAEs. Further expansion and modification to include treatment progression may allow for sufficient data for specific treatment recommendations to be made.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».