Immune-Checkpoint Inhibitor Use in Patients with ESKD
Notice bibliographique
Résumé
Background: As use of immune check point inhibitor(ICI) therapy becomes increasingly widespread across different types of cancer, their use in patients receiving dialysis is likely to increase. Methods: We performed a structured search of the MEDLINE and EMBASE databases from inception to February 2021. We sought to identify case reports, case series, observational studies and clinical trials which described the use of ICI therapy for cancer in patients receiving dialysis [either hemodialysis (HD) or peritoneal dialysis (PD)]. For each included study, we performed a standardized patient-level data abstraction using pre-specified parameters of interest: patient demographics, cancer diagnosis, ICI treatment characteristics, dialysis modality, immune-related adverse events (irAE), cancer outcomes and survival. Results: 136 citations for title and abstract screening were noted. Of these 33 met criteria for inclusion. 98 cases with patient-level data were included. Analysis of the reported cases in the literature demonstrates similar incidence of immune-related adverse events in patients with ESKD receiving dialysis as compared to the general population (49%). Grade 3 and 4 adverse events had been seen in fifteen patients (16%). Cancer remission (complete and partial) was seen in close to 30% of patients. Stable disease was seen in 28% and progression of disease in approximately 36% of patients. One-third of the patients died. Urothelial and RCC represented approximately half of all treated cancers, and accounted for approximately 50% of all deaths reported (Figure). Eighteen of the reported dialysis patients had prior kidney transplant. Of these, 11 (61%) initiated dialysis after ICI-related rejection of their kidney allograft. Conclusions: ICI is well tolerated in ESKD patients. Additional data in the dialysis population with use of ICI, and involvement in prospective studies, is needed to better assess outcomes, particularly within specific cancer types.
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».