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Enregistrement W4400272471 · doi:10.1200/jco.2024.42.16_suppl.e20618

Sex influence on cancer immunotherapy efficacy and safety in advanced non-small cell lung cancer (NSCLC): A Canadian institution real-world experience.

2024· article· en· W4400272471 sur OpenAlexaffabout
Sara Frida Cohen, Diane Cruiziat, Jeremy Naimer, Victor Cohen, Goulnar Kasymjanova, Alan Spatz, Jason Agulnik

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensJewish General HospitalMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOncologyLung cancerInternal medicineImmunotherapyCancer immunotherapynon-small cell lung cancer (NSCLC)Cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e20618 Background: Males and females differ in innate and adaptive immune responses. This difference may also be reflected in their response to cancer immunotherapies. Immune checkpoint inhibitors (ICIs) have revolutionized the treatment for advanced NSCLC, however the impact of sex on treatment outcomes in these patients remains unclear. The aim of this retrospective cohort study was to evaluate sex-related differences in immunotherapy outcome in a real-world population of NSCLC patients treated with ICIs. Methods: Demographics, clinical, pathological and treatment characteristics were assessed. Treatment-related variables were analyzed to understand the differences in efficacy and safety outcomes including response rates, PFS, OS and all-cause treatment discontinuation (TD) in relation to sex. Results: 152 advanced NSCLC patients receiving first-line immunotherapy, either alone or in conjunction with chemotherapy, were included in the study cohort. Females were younger age, were more likely to be non-smokers, have non-squamous tumors and had a higher prevalence of pre-existing autoimmune diseases compared to males. Disease control (CR/PR/SD) was achieved in 65.8% of patients. Median PFS was 12.0 mo in females and 14.1 mo in males. Median OS for all patients was 15.8 mo; 16.1 and 15.7 mo in females and males respectively. No statistical differences based on gender were observed in PFS and OS (P = 0.767 and P = 0.657). In regression analysis older age and presence of liver metastases were independent poor prognostic factors. Gender was not an independent prognostic factor in PFS and OS. Notably, 44 or 28.9% patients developed symptomatic immune-related adverse events (ir-AEs) that led to TD (Table 1). ir-AE-related TD occurred at a significantly higher rate in females compared with males (Table 1; 38.2% vs 19.7%, RR = 1.90; 95% CI: 1.12 to 3.26; p = 0.018). GI toxicity, including hepatitis and colitis was predominantly observed in females, whereas pneumonitis was the most frequent ir-AE leading to TD in males. Conclusions: Despite no significant differences based on gender were observed in PFS and OS, our study showed that female patients with advanced NSCLC receiving ICIs are at a substantially greater risk of severe symptomatic ir-AEs and TD. This finding indicates that broad-based sex differences in this context could potentially exist and emphasizes the need for further investigations into the role played by gender in immunity and cancer immunotherapy treatment.[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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,552
Score d'incertitude au seuil0,890

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,398 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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