A validation study of disease definitions for immune checkpoint inhibitor neurotoxicity
Notice bibliographique
Résumé
Immune checkpoint inhibitors (ICIs) have transformed cancer outcomes. By targeting immune-cell- surface receptors, they augment the immune response to tumour cells but can cause range of immune-related (IR) toxicities. Neurological toxicity occurs in 1–12% and is much less frequent than other tissue IR-toxicity but carries a higher risk of long-term morbidity and mortality. Prompt and c orrect identification of IR-neurotoxicity is essential to accessing treatment, optimizing outcome, avoiding adverse effects of immunosuppression if not indicated and facilitating ongoing ICI therapy where appropriate. [1] Guidon et al suggest criteria for diagnosis of IR-neurotoxicity [2]: onset within 6–12 months of exposure, AND Improvement with corticosteroids SUPPORTED BY presence of neural antibodies, paraneoplastic neurological syndrome. The NHNN ICI neurotoxicity service has received 100 referrals between 2019–2023. Thirty-two individuals (32%) were diagnosed with IR-neurotoxicity on exhaustive assessment and close clinical follow up. Application of the published diagnostic definitions to this cohort reveals Se:84.4%,Sp:73.5%.,PPV:60%,NPV:90.9% With very low additive benefit from the supportive components. Given the relative rarity of IR-neurotoxicity with ICI (1% in monotherapy) we suggest careful clinical assessment superior to use of broad diagnostic definitions. The correct exclusion of IR-neurotoxicity (specificity) is VERY important, to avoid adverse effects of high-dose corticosteroids and discontinuation of effective anti-cancer immunotherapies.
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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 | 0,054 | 0,128 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».