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Enregistrement W4394690662 · doi:10.1136/jitc-2023-007675

Defining D-irAEs: consensus-based disease definitions for the diagnosis of dermatologic adverse events from immune checkpoint inhibitor therapy

2024· article· en· W4394690662 sur OpenAlexafffund
Steven T. Chen, Yevgeniy R. Semenov, Allireza Alloo, Daniel Q. Bach, Allison Betof Warner, Amina Bougrine, Leeann B Burton, Laura C. Cappelli, Mariana Castells, Justine V. Cohen, Anna K. Dewan, Riley Fadden, Lauren Guggina, Aparna Hegde, Victor Huang, Douglas B. Johnson, Benjamin H. Kaffenberger, Daniela Kroshinsky, Shawn G. Kwatra, Bernice Y. Kwong, Mario E. Lacouture, Cecilia Larocca, Jonathan S. Leventhal, Alina Markova, Jon McDunn, Meghan J. Mooradian, Jarushka Naidoo, Jennifer N. Choi, Vinod E. Nambudiri, Caroline A. Nelson, Anisha B. Patel, Julia Pimkina, Johnathan Rine, Krista M. Rubin, Maxwell Sauder, Sheila Shaigany, Afreen Shariff, Ryan J. Sullivan, Leyre Zubiri, Kerry L. Reynolds, Nicole R. LeBoeuf

Notice bibliographique

RevueJournal for ImmunoTherapy of Cancer · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Cancer InstituteEli Lilly CanadaNational Institutes of HealthBausch HealthBristol-Myers SquibbEli Lilly and CompanyAstraZenecaGaldermaAmryt PharmaIncyteNovocureSanofiAmgenPfizerLes Laboratories Pierre Fabre
Mots-clésMedicineCLARITYDelphi methodAdverse effectGrading (engineering)UsabilityMedical diagnosisFamily medicineDiseasePsoriasisMEDLINEVitiligoAlternative medicineDermatologyInternal medicinePathologyArtificial intelligenceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With an increasing number of patients eligible for immune checkpoint inhibitors, the incidence of immune-related adverse events (irAEs) is on the rise. Dermatologic immune-related adverse events (D-irAEs) are the most common and earliest to manifest, often with important downstream consequences for the patient. Current guidelines lack clarity in terms of diagnostic criteria for D-irAEs. The goal of this project is to better define D-irAE for the purposes of identification, diagnosis, and future study of this important group of diseases.The objectives of this project were to develop consensus guidance for an approach to D-irAEs including disease definitions and severity grading. Knowing that consensus among oncologists, dermatologists, and irAE subspecialists would be critical for usability, we formed a Dermatologic irAE Disease Definition Panel. The panel was composed of 34 experts, including oncologists, dermatologists, a rheumatologist, and an allergist/immunologist from 22 institutions across the USA and internationally. A modified Delphi consensus process was used, with two rounds of anonymous ratings by panelists and two virtual meetings to discuss areas of controversy. Panelists rated content for usability, appropriateness, and accuracy on 9-point scales in electronic surveys and provided free text comments. A working group aggregated survey responses and incorporated them into revised definitions. Consensus was based on numeric ratings using the RAND/UCLA Appropriateness Method with prespecified definitions.Following revisions based on panelist feedback, all items received consensus in the second round of ratings. Consensus definitions were achieved for 10 core D-irAE diagnoses: ICI-vitiligo, ICI-lichen planus, ICI-psoriasis, ICI-exanthem, ICI-bullous pemphigoid, ICI-Grover's, ICI-eczematous, ICI-eruptive atypical squamous proliferation, ICI-pruritus without rash, and ICI-erosive mucocutaneous. A standard evaluation for D-irAE was also found to reach consensus, with disease-specific exceptions detailed when necessary. Each disorder's description includes further details on disease subtypes, symptoms, supportive exam findings, and three levels of diagnostic certainty (definite, probable, and possible).These consensus-driven disease definitions standardize D-irAE classification in a useable framework for multiple disciplines and will be the foundation for future work. Given consensus on their accuracy and usability from a representative panel group, we anticipate that they can be used broadly across clinical and research settings.

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)0,140
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,163
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,738

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1400,163
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,005
Bibliométrie0,0150,007
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0050,012
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations27
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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