Clinical Implications of Skin Cancer in Kidney Transplant Recipients in the Era of Immune Checkpoint Inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
Long-term survival has improved in kidney transplant recipients (KTRs) due to effective surgical techniques and anti-rejection therapies. Chronic immunosuppression associated with it has led to several types of skin cancers leading to substantial morbidity and mortality. Structured patient education including sun protective behaviors, regular dermatological surveillance, nicotinamide, long-chain omega-3 polyunsaturated fatty acids (PUFAs), early switch to mammalian target of rapamycin inhibitors (mTORis), combining them with low-dose calcineurin inhibitors (CNIs), can decrease the cancer risk. Checkpoint inhibitors (CPIs) are the major backbone of the treatment of advanced skin cancers. Unfortunately, these agents can increase the risk of graft rejection. Prospective studies done so far looking at combining steroids with CPI in treatment of skin cancer in KTRs have shown mixed results. Adoption of the weight-based approach of CPI has shown to decrease the amount of drug exposure with acceptable outcomes in the general population, which is something that can be studied in KTRs with skin cancer. Also, it is reasonable to consider surveillance allograft biopsies in KTRs receiving CPIs to detect early subclinical rejection. More studies are needed to develop guidelines to safely treat this population with minimal graft rejection. We conducted a comprehensive literature review from PubMed on skin cancer in kidney transplant patients, focusing on incidence, risk factors, protective behaviors, financial and treatment implications, especially with regards to CPIs therapy. We also discussed potential newer treatment options that will decrease skin cancer risk, as well as graft rejection.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».