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Enregistrement W4405200272 · doi:10.1080/1750743x.2024.2436838

Musculoskeletal immune-related adverse events of PD-(L)1 inhibitors in melanoma: a systematic review and meta-analysis

2024· review· en· W4405200272 sur OpenAlexaff
Janet Roberts, Sara Barmettler, Jenna Murray, Jennifer E. Melvin, Carrie Ye

Notice bibliographique

RevueImmunotherapy · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensUniversity of AlbertaResearch CanadaDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institutes of HealthAmerican Academy of Allergy Asthma and Immunology
Mots-clésAdverse effectMedicineImmune systemMelanomaPembrolizumabIncidence (geometry)Meta-analysisOncologyIpilimumabInternal medicineImmunotherapyImmunologyCancer research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Immune checkpoint inhibitors (ICIs) are first-line treatment for melanoma. The incidence of musculoskeletal immune-related adverse events (MSK irAEs) remains unclear. OBJECTIVE: To estimate the relative risk of MSK irAEs in melanoma patients treated with ICIs targeting programmed cell death-1 or its ligand PD-(L)1 as compared to placebo. METHODS: We performed a systematic literature review including phase III randomized controlled trials of adult melanoma patients comparing a PD-(L)1 inhibitor to a placebo arm. Outcomes of interest included arthralgias, arthritis, back pain and myalgias. Meta-analysis was performed to estimate the pooled relative risk of MSK irAEs over the treatment course. RESULTS: = 3,041 subjects). Use of PD-(L)1 inhibitors was associated with an increased risk of developing arthralgias (RR 1.30 [95% CI: 1.13-1.49]) and myalgias (RR 1.48 [95% CI: 1.17-1.87]) as compared to placebo. Back pain and arthritis were not reported. CONCLUSIONS: Use of PD-(L)1 inhibitors is associated with a significantly increased risk of arthralgias and myalgias in melanoma patients. The risk of back pain and arthritis is unknown. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: MSK irAEs can impact quality of life and should be considered, particularly in the adjuvant setting when risks and benefits are carefully weighed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,504
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,011
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,322 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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