Durvalumab-Associated Pneumonitis in Patients with Locally Advanced Non-Small Cell Lung Cancer: A Real-World Population Study
Notice bibliographique
Résumé
The PACIFIC trial led to a new standard of care for patients with locally advanced lung cancer, but real-world practice has demonstrated that immune checkpoint inhibitor (ICI) pneumonitis can lead to significant clinical complications. This study aimed to examine the clinical predictors, outcomes, and healthcare utilization data in patients who received consolidation durvalumab. Using the Alberta Immunotherapy Database, NSCLC patients who received durvalumab in Alberta, Canada, from January 2018 to December 2021 were retrospectively evaluated. We examined incidence and predictive values of severe pneumonitis, with overall survival (OS) and time-to-treatment failure (TTF) using exploratory multivariate analyses. Of 189 patients, 91% were ECOG 0–1 and 85% had a partial response from chemoradiation prior to durvalumab. Median TTF and OS were not reached; 1-year OS was 82%. An amount of 26% developed any grade of pneumonitis; 9% had ≥grade 3 pneumonitis. Male gender and a pre-existing autoimmune condition were associated with severe pneumonitis. V20 was associated with any grade of pneumonitis. Pneumonitis development was found to be an independent risk factor for worse OS (p = 0.038) and TTF (p = 0.007). Our results suggest clinical and dosimetric predictive factors of durvalumab-associated pneumonitis. These results affirm the importance of careful patient selection for safe completion of consolidation durvalumab in real-world LA-NSCLC population.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».