Antibiotics are associated with worse outcomes in lung cancer patients treated with chemotherapy and immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Anti-PD(L)-1 inhibition combined with platinum doublet chemotherapy (Chemo-IO) has become the most frequently used standard of care regimen in patients with non-small cell lung cancer (NSCLC). The negative impact of antibiotics on clinical outcomes prior to anti-PD(L)-1 inhibition monotherapy (IO) has been demonstrated in multiple studies, but the impact of antibiotic exposure prior to initiation of Chemo-IO is controversial. We assessed antibiotic exposures at two time windows: within 60 days prior to therapy (-60 d window) and within 60 days prior to therapy and 42 days after therapy (-60 + 42d window) in 2028 patients with advanced NSCLC treated with Chemo-IO and IO monotherapy focusing on objective response rate (ORR: rate of partial response and complete response), progression-free survival (PFS), and overall survival (OS). We also assessed impact of antibiotic exposure in an independent cohort of 53 patients. Univariable and multivariable analyses were conducted along with a meta-analysis from similar studies. For the -60 d window, in the Chemo-IO group (N = 769), 183 (24%) patients received antibiotics. Antibiotic exposure was associated with worse ORR (27% vs 40%, p = 0.001), shorter PFS (3.9 months vs. 5.9 months, hazard ratio [HR] 1.35, 95%CI 1.1,1.6, p = 0.0012), as well as shorter OS (10 months vs. 15 months, HR 1.50, 95%CI 1.2,1.8, p = 0.00014). After adjusting for known prognostic factors in NSCLC, antibiotic exposure was independently associated with worse PFS (HR 1.39, 95%CI 1.35,1.7, p = 0.002) and OS (HR 1.61, 95%CI 1.28,2.03, p < 0.001). Similar results were obtained in the -60 + 42d window, and also in an independent cohort. In a meta-analysis of patients with NSCLC treated with Chemo-IO (N = 4) or IO monotherapy (N = 13 studies) antibiotic exposure before treatment was associated with worse OS among all patients (n = 11,351) (HR 1.93, 95% CI 1.52, 2.45) and Chemo-IO-treated patients (n = 1201) (HR 1.54, 95% CI 1.28, 1.84). Thus, antibiotics exposure prior to Chemo-IO is common and associated with worse outcomes, even after adjusting for other factors. These results highlight the need to implement antibiotic stewardship in routine oncology practice.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».