Immune checkpoint inhibitor neurotoxicity clinic: a service evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Immune checkpoint inhibitors (ICIs) are a form of cancer immunotherapy which have revolutionised the treatment and outcome of multiple solid organ malignancies [1], their use is continuing to expand. We have established a tertiary service specifically for seeing patients with suspected neurological toxicity secondary to ICIs. Here we report our findings. Between 2019 and 2023, 100 patients were seen within our service. The median time from referral by the oncologist to being seen in clinic was 10.5 days [IQR: 5 to 35 days], compared to median outpatient waiting times in London trust of 84- 154 days [2] and 32 weeks for General Neurology in NHNN/UCLH. Of the 32/100 with ICI-neurotoxicity the median time from referral to diagnosis was 25 days [6 to 64 days]. All patients were treated with steroids, and the majority were commenced on steroids prior to assessment by a neurologist. Additional treatments by neurologists included IVIG (6 patients), plasma exchange (4 patients) and steroid-sparing agents (4 patients). The median mRS at 6 months 1 [1 to 3]. This novel, responsive and patient-centred model for neurological immune- related toxicity has a positive impact on patient outcome which is reported as 30- 50% mortality in the literature.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».