MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4393043011 · doi:10.14740/wjon1790

Predictors of Immunotherapy Efficacy in Metastatic Non-Small Cell Lung Cancer: Lung Immune Prognostic Index and Immune-Related Toxicity

2024· article· en· W4393043011 sur OpenAlexvenueno aff
Alba Moratiel Pellitero, M. Zapata García, Marta Gascón Ruiz, José M. Arbones-Mainar, Rodrigo Lastra del Prado, Dolores Isla

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineLung cancerCommon Terminology Criteria for Adverse EventsGastroenterologyImmune systemAdverse effectResponse Evaluation Criteria in Solid TumorsAbsolute neutrophil countToxicityProgressive diseaseDiseaseImmunologyNeutropenia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Immune checkpoint inhibitors (ICIs) have been proposed as the standard first-line and subsequent treatment for metastatic non-small cell lung cancer (NSCLC). This study analyzed whether patients with good lung immune prognostic index (LIPI) have a better response to ICIs and the relationship between immune-related adverse events (irAEs) and response in clinical practice. Methods: This was an observational, retrospective, single-center study. Patients with stage IV NSCLC between 2016 and 2021 were included in the study. Toxicity was assessed according to The Common Terminology Criteria for Adverse Events. Response assessment was performed according to RECIST 2.0 and immuno-related criteria. Descriptive and survival analyses were conducted. Degree of toxicity and response to treatment (based on treatment and histology) were assessed. LIPI and response were assessed. LIPI included dNLR (absolute neutrophil count/(white blood cell count - absolute neutrophil count)) ≥ 3 and lactate dehydrogenase (LDH) greater than the upper limit of normal. Patients were stratified into good (G), intermediate (I), and poor (P) prognostic groups. Results: A total of 168 patients were included (130 men and 38 women, mean age 64.3 years). ICI use in the first- or second-line treatment was 65% and 35%, respectively. Fifteen (9%) patients showed complete response (CR), 50 (30%) showed partial response (PR), 39 (22%) had stable disease (SD), 45 (28%) had progressive disease (PD), and 19 (11%) were not evaluated (NE). Patients with good prognostic LIPI (dNLR < 3 and normal LDH levels) showed a better response. Progression-free survival (PFS) was 19 months in G, 6 months in I, and 2 months in P. Overall survival (OS) was 27 months in G, 8 months in I, and 3 months in P. One hundred fourteen patients died (56% G, 76% I, 93% P). Patients with adenocarcinoma were 116 (77 with irAEs G1-4 (13 CR, 31 PR, 21 SD, eight PD, and four NE)), and without were 39 (three PR, six SD, 21 PD, and nine NE). Fifty-two patients had squamous carcinoma (27 with irAEs G1-4 (two CR, 12 PR, nine SD, and four PD)), and 25 did not (four PR, three SD, 12 PD, and six NE)). IrAEs appearance was observed in longer PFS (19 vs. 2 months) and OS (27 vs. 4 months; P < 0.0001). Conclusions: LIPI was a positive predictor of response to ICI. The presence of irAEs is associated with a better immune response. In contrast, the absence of toxicity predicted a worse prognosis.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWorld Journal of OncologyMême sujetCancer Immunotherapy and BiomarkersTravaux en français237 207