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Enregistrement W4399318774 · doi:10.1200/jco.2024.42.16_suppl.e24149

Safety and efficacy of interleukin-6 blockade for immune-related adverse events: A systematic review and meta-analysis.

2024· review· en· W4399318774 sur OpenAlexaff
Maysa Vilbert, Erica C. Koch Hein, Thiago Madeira, Isabella Michelon, Jonathan N. Priantti, Matheus Lobo, Maria Inez Dacoregio, Caio Castro, Ludimila Cavalcante, Chia‐Yun Wu, Sherin J. Rouhani, Ross D. Merkin, Ryan J. Sullivan, Kerry L. Reynolds

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePathogenesis and Treatment of Hiccups
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAdverse effectMeta-analysisBlockadeImmune systemInterleukinInterleukin 2OncologyIntensive care medicineImmunologyInternal medicineCytokineReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e24149 Background: Interleukin-6 blockade (IL-6) - tocilizumab and sarilumab - have shown promising results for steroid-refractory immune-related adverse events (irAEs) in cancer patients treated with immune-checkpoint inhibitors (ICI). However, the ideal scenario for IL-6 therapy use is not well established. Hence, we conducted a systematic review and meta-analysis to investigate the safety and efficacy of IL-6 blockade for patients with ICI-associated irAEs. Methods: PubMed, Embase, and Cochrane databases were searched for studies including at least five patients with ICI-associated irAEs treated with IL-6 blockade. The main outcomes were safety and efficacy, measured as clinical improvement (resolution or improvement of irAEs or steroid taper to < 10mg daily), C-reactive protein (CRP) level changes, and elevated IL-6 levels. Analyses using random-effects model were done in R Software. Heterogeneity was assessed using I2. Results: Eight studies with 202 patients were included: 1 clinical trial, 3 multicenter, and 4 single-center observational studies. The median age was 63 years (30-81), and 59% were male. Melanoma was the predominant tumor type (n = 78, 38.6%), followed by lung (n = 67, 33%), renal cell carcinoma (n = 21, 10%), bladder cancer (n = 12, 6%), and others. Monotherapy with ICI, targeting PD-1, PD-L1, or CTLA-4, was given to 77% of patients, while 23% had combination ICI therapy. Follow-up ranged from 6 to 23 months. Most patients received prior steroids (85%) or steroid-sparing immunosuppression (24%). Pooled analysis of all patients showed an overall clinical improvement rate of 87.9% (95%CI 78.7 to 95.1, I2= 44%). Clinical improvement with IL-6 blockade was significantly higher in patients with cytokine release syndrome (CRS, 100%) and rheumatic irAEs (88%) compared to other irAEs (p < 0.01, Table 1). At the time of irAEs, the median CRP level was 109.3 (11.5 to 233), which decreased to 17 (1 to 60) after IL-6 blockade. The frequency of baseline elevated IL-6 level was 90.6% (95%CI 68 to 100, I2= 80%). Grade 3 or 4 IL-6-related adverse events were reported in 11% (17/151) of patients and included neutropenia (n = 6), increased liver transaminase levels (n = 4), and gastrointestinal perforation (n = 2). Conclusions: This systematic review and meta-analysis provides evidence for the use of IL-6 blockade for steroid-treating refractory irAEs associated with ICI. The vast majority of patients with steroid-refractory CRS and rheumatic irAEs were successfully treated with anti-IL6 therapy.[Table: see text]

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,037
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,250
Tête enseignante GPT0,532
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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