Effectiveness and Safety of Immune Checkpoint Inhibitors in Cancer Patients With Autoimmune Disease: A Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Although immune checkpoint inhibitors (ICIs) have revolutionized cancer treatment, patients with pre-existing autoimmune diseases (PADs) have largely been excluded from clinical trials evaluating this drug class. This study evaluates the effectiveness and safety of ICI therapy in individuals with PAD in a real-world setting. A retrospective study of patients exposed to ICI therapy between 2012 and 2019 was conducted. Patients with PAD were identified and matched to an ICI-exposed group without PAD based on age, sex, and cancer type. Primary outcomes included toxicity, time to treatment failure, overall survival, and objective response rate. The association between PAD status and outcomes was determined using Cox and logistic regression modeling. A total of 813 patients exposed to ICI therapy were identified, of which 8.2% (N=67) had a PAD. When compared with a matched cohort without PAD (N=132), there was no significant difference in the rates of new immune-related adverse events (irAEs, 42.4% in the non-PAD group vs. 47.8% in the PAD group, P=0.474). After controlling for the type of ICI, there was no significant association between PAD status and irAE (odds ratio 1.67, 95% CI: 0.9-3.21 P=0.1). There was no significant association between overall survival and PAD status (hazard ratio 1.12, 95% CI: 0.76-1.66. P=0.56) or between time to treatment failure and PAD status (hazard ratio 0.82, 95% CI: 0.6-1.12, P=0.22). There was an association between PAD status and objective response rate (odds ratio 3.28, 95% CI: 1.28-8.38, P=0.013). In summary, PAD status was not associated with enhanced toxicity when compared with patients without PAD, with similar oncologic effectiveness between these 2 groups.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».