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Enregistrement W4396997576 · doi:10.1681/asn.20203110s1663a

Immune Checkpoint Inhibitor-Associated Glomerular Disease: A Systematic Review and Meta-Analysis

2020· review· en· W4396997576 sur OpenAlexaff
Abhijat Kitchlu, Kenar D. Jhaveri, Shikha Wadhwani, Priya Deshpande, Ziv Harel, Teruko Kishibe, Kammi Henriksen, Rimda Wanchoo

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisMedicineImmune systemDiseaseImmunologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Immune checkpoint inhibitors (ICI) are increasingly used to treat several cancers. Kidney immune-related adverse events (IRAE) are now well-recognized, with purported incidence of 2-5%. The majority of initial data related to kidney IRAE has focused on acute interstitial nephritis (AIN). Recently various glomerular diseases have been reported; however, there is minimal data on the types and relative frequencies of glomerular diseases associated with ICI, their treatment, and outcomes. Methods: We performed a systematic review and meta-analysis of all biopsy-proven published cases/series of glomerular pathology associated with ICI therapy. We searched the MEDLINE, EMBASE and Cochrane Central databases from inception to February 2020. We abstracted patient-level data, including demographics, cancer and ICI therapy details, and characteristics of kidney injury. We performed exploratory univariate logistic regressions for predictors of end stage kidney disease (ESKD) or death. Results: After screening, 27 manuscripts with 45 cases of biopsy-confirmed ICIassociated glomerular disease were identified. Several types of lesions were observed, with the most frequent being pauci-immune glomerulonephritis and renal vasculitis (27%), minimal change disease (MCD) (20%), and C3 glomerulonephritis (11%). Concomitant AIN was reported among 41% of cases. The majority of patients had ICI discontinued (88%), and nearly all received corticosteroids (98%). Complete or partial remission of proteinuria was achieved in 45% and 38%, respectively. Most patients had full (31%) or partial (42%) recovery from AKI although 19% required dialysis and approximately one-third of patients died. In exploratory univariate logistic regression for predictors of endstage kidney disease (ESKD) or death, glomerular lesion, ICI class, peak creatinine and proteinuria were not significantly associated with this composite outcome. Conclusions: Glomerular diseases associated with ICI are not uncommon. Pauci-immune glomerulonephritis, MCD and C3GN are the most frequently reported lesions. ICI-associated glomerular disease may be associated with poor kidney and mortality outcomes. Oncologists and nephrologists need to be aware of glomerular pathologies associated with ICI treatment.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,026
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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