Effect of Age on Rheumatic Immune-Related Adverse Events: Experience From the Canadian Research Group of Rheumatology in Immuno-Oncology (CanRIO)
Notice bibliographique
Résumé
Objective Immune checkpoint inhibitors (ICIs) have revolutionized cancer outcomes but are limited by immune-related adverse events (irAEs), including rheumatic irAEs (Rh-irAEs). Aging is associated with increased inflammation, referred to as "inflammaging." In this study, we explore the effect of age on severity, frequency, and treatment of Rh-irAEs. Methods Adults with new Rh-irAEs after ICI exposure are followed prospectively across 10 Canadian sites as part of the Canadian Research Group of Rheumatology in Immuno-Oncology (CanRIO) prospective cohort. In this study of patients seen between January 2020 and March 2023, we compare the severity of Rh-irAEs and number of irAEs between patients aged ≥ 65 years and < 65 years and explore potential epidemiologic, treatment-related, and phenotypic differences between the older and younger patients. Results A total of 139 patients with de novo Rh-irAEs were included, 58 in the younger (aged < 65 yrs) and 81 in the older (aged ≥ 65 yrs) group. There were no significant differences in severity of Rh-irAEs (P= 0.84) or number of irAEs (P= 0.21), although there was a nonsignificant trend toward more younger patients than older patients with ≥ 3 irAEs (24% vs 14%). Types of treatment for Rh-irAEs were similar between the groups. ICI continuation did not differ. Within the ICI-related inflammatory arthritis subgroup, there was also no significant difference in the incidence of severe Rh-irAEs (P= 0.51). Conclusion Similar numbers of overall irAEs and severity of Rh-irAEs were observed between older vs younger patients who developed Rh-irAEs after treatment with ICI therapy, suggesting that inflammaging does not play a significant role in Rh-irAEs. Larger studies are needed to explore potential differences in patient phenotypes.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».