Exploring the Frequency and Risk Factors of Hyperprogressive Disease in Patients with Advanced Melanoma Treated with Immune Checkpoint Inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
Hyperprogressive disease (HPD) is described as the unexpected rapid growth of a tumour accompanied by a decline in performance status. While immune checkpoint inhibitors (ICIs) have improved outcomes in advanced melanoma, HPD remains a significant challenge in a subset of patients. Although HPD has been extensively studied in various solid tumours, research specifically focusing on advanced melanoma remains limited. We analysed 158 advanced melanoma patients, with 66.5% (n = 105) receiving anti-PD-1 and 33.5% (n = 53) receiving nivolumab plus ipilimumab. The median overall survival was 4.9 months for patients with HPD compared to 8.9 months for those with progressive disease without HPD (p = 0.014). Factors associated with HPD included liver metastasis (p = 0.002), three or more metastatic sites (p < 0.001), elevated lactate dehydrogenase levels (p = 0.004), and Eastern cooperative oncology group performance status ≥2 (p = 0.023). Multivariate analysis identified the Royal Marsden Hospital score (HR 3.675, 95% CI: 1.166–11.580, p = 0.026) as an independent risk factor for HPD, with the MDA-ICI score also trending towards significance (HR 4.466, 95% CI: 0.947–21.061, p = 0.059). This study provides valuable insights into the frequency and factors associated with HPD in advanced melanoma patients treated with ICIs, highlighting the relevance of clinical markers and scoring systems in predicting HPD risk.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».