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Enregistrement W4379281044 · doi:10.1200/jco.2023.41.16_suppl.9053

Safety and efficacy of immune checkpoint inhibitors in patients with cancer and pre-existing autoimmune disease: A systematic review and meta-analysis in non-small cell lung cancer.

2023· review· en· W4379281044 sur OpenAlexaboutno aff
Wint Yan Aung, Chung‐Shien Lee, Jaclyn Morales, Nina Kohn, Husneara Rahman, Nagashree Seetharamu

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineLung cancerMeta-analysisOncologyCancerAdverse effectPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

9053 Background: Cancer patients with pre-existing autoimmune diseases (AID) have been traditionally excluded from clinical trials of immune checkpoint inhibitors (ICI) due to concerns for immune activation leading to toxicity. As indications for ICI expand, there is a need for robust data on safety and efficacy of ICI in cancer patients with AID. Existing studies examined a heterogenous group of cancers and do not include a comparison to cancer patients without pre-existing AID. Therefore, data are lacking concerning how safety and efficacy of ICI in this group of patients may differ from the general population and whether the results are generalizable to non-small cell lung cancer (NSCLC). Methods: We searched for studies consisting of NSCLC, AID, ICI, treatment response, and adverse events using database-controlled vocabulary terms. We systematically searched Medline (PubMed), EMBASE, Scopus, CINAHL, and Web of Science. We selected studies that included NSCLC and excluded abstracts, case reports, review articles, and articles lacking outcomes or populations of interest. Three authors (WA, CL, NS) independently reviewed all abstracts to determine study eligibility and quality. Study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Study data were pooled using random-effects meta-analysis. Results: Data were extracted from 24 cohort studies, consisting of 10,924 cancer patients, of which 4353 were NSCLC patients. Studies examined a broad spectrum of AID consisting of 1157 patients, of which 291 were NSCLC patients. Pooled analysis revealed an AID flare incidence of 36% (95%CI 27%-46%) in all cancers and 23% (95%CI 9%-40%) in NSCLC. Tests of subgroup difference revealed no significant difference in AID flares by organ system in all cancers and NSCLC (p = 0.602 and p = 0.19, respectively). Pre-existing AID was associated with a higher risk of de novo iRAE in all cancer patients (RR 1.38, 95%CI 1.16-1.65) and in NSCLC patients (RR 1.51, 95%CI 1.12-2.03). There was no difference in de novo grade 3-4 iRAE and tumor response between cancer patients with and without AID. However, in NSCLC patients, pre-existing AID was associated with a 2-fold increased risk of de novo grade 3-4 iRAE (RR 1.95, 95%CI 1.01-3.75) but also better tumor response in achieving a complete or partial response (RR 1.56, 95%CI 1.19-2.04). Conclusions: Pre-existing AID confers an increased risk of toxicity during ICI therapy. NSCLC patients with AID are at a higher risk of de novo grade 3-4 iRAE but are also more likely to achieve treatment response than those without AID. Multidisciplinary collaboration is paramount when considering ICI therapy in this patient population with careful calculation of risk and benefit as well as close monitoring for toxicity.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,035
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,348 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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