Myocarditis in Patients Starting Combination Checkpoint Inhibitor Therapy: Analysis of a Commercial Claims Database
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Immune checkpoint inhibitors have improved the clinical outcomes of several cancers but have also been associated with a greater risk of immune-related adverse effects, especially when combined. The objective of this study was to investigate the incidence of myocarditis in relation to the use of dual concurrent versus single immune checkpoint inhibitors therapies. METHODS AND RESULTS: A cohort study was conducted using medical and pharmacy claims data (2011-2022) from a large US commercial insurer. Cox regression quantified the comparative risks of myocarditis or heart failure in patients with cancer receiving treatment with combination therapy (nivolumab and ipilimumab) in comparison to taking a single immune checkpoint inhibitor only. Mean follow-up time in 53 018 patients was 226 days (interquartile range, 93-495 days). There were 148 cases of myocarditis (0.3%), 33 (0.7%) in patients on combination therapy, and 115 (0.2%) in patients on monotherapy. The risk of myocarditis per 1000 patients was 7.40 in the combination therapy group and 2.37 in the monotherapy group (risk ratio, 3.12 [95% CI, 2.12-4.60]). Using multivariable regression analysis, the hazard ratio for myocarditis in the combination therapy group was 2.38 (1.57-3.63). No difference in the risk of heart failure was found between combination and single therapy. CONCLUSIONS: Therapy with 2 immune checkpoint inhibitors was associated with an increased risk of myocarditis compared with monotherapy, with most cases occurring in the first 6 months of therapy.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».