Immune Checkpoint Inhibitor–Induced Ocular Myasthenia Gravis: Case Series and Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Immune checkpoint inhibitors (ICIs) have transformed cancer management by enhancing the immune system's ability to target cancer cells. However, they are known to be associated with immune-related adverse events, including ICI-induced myasthenia gravis (ICI-MG). There is limited literature on the isolated ocular form, ICI-induced ocular myasthenia gravis (ICI-OMG). The purpose of this study was to characterize clinical presentation and response to treatment of patients with ICI-OMG. METHODS: This case series and literature review focuses on isolated ICI-OMG. Data collected from patients at 2 North American academic neuro-ophthalmology practices included demographics, ICI type and duration of use, malignancy type, metastasis, symptoms, examination results, and treatment responses. A comprehensive literature review on isolated ICI-OMG cases was also conducted. RESULTS: Our data identified 3 patients with ICI-OMG with bilateral ptosis and diplopia, but no systemic or bulbar involvement at presentation. Literature review found 12 additional cases, with pembrolizumab being the most common ICI associated with OMG. All cases had ptosis, and most had diplopia. Testing for multiple OMG-associated antibodies was often negative and single-fiber electromyography (sfEMG) results varied. Treatments with corticosteroids, intravenous immunoglobulins, plasmapheresis, and pyridostigmine had mixed results. CONCLUSIONS: ICI-OMG is a rare and distinct condition, presenting significant diagnostic challenges due to often negative antibody tests and variable sfEMG results. Early recognition of ICI-OMG in patients with ptosis and/or diplopia is crucial. Treatment responses vary, and most patients do not return to baseline, indicating ICI-OMG is likely chronic. Further research is needed to improve diagnostic markers and treatment strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».