Immune Checkpoint Inhibitor Myocarditis and Left Ventricular Systolic Dysfunction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Immune checkpoint inhibitors (ICIs) have transformed cancer treatment, but ICI myocarditis (ICI-M) remains a potentially fatal complication. The clinical implications and predictors of left ventricular ejection fraction (LVEF) <50% in ICI-M are not well understood. OBJECTIVES: The aim of this study was to identify factors associated with LVEF <50% vs ≥50% at the time of hospitalization for ICI-M. A secondary objective was to evaluate the relationship between LVEF and 30-day all-cause mortality. METHODS: The International ICI-Myocarditis Registry, a retrospective, international, multicenter database, included 757 patients hospitalized with ICI-M. Patients were stratified by LVEF as reduced LVEF (<50%) or preserved LVEF (≥50%) on admission. Cox proportional hazards models were used to assess the associations between LVEF and clinical events, and multivariable logistic regression was conducted to examine factors linked to LVEF. RESULTS: , and were more likely to have received chest radiation (24.2% vs 13.5%; P < 0.001). Multivariable analysis identified predictors of LVEF <50%, including exposure to v-raf murine sarcoma viral oncogene homolog B1/mitogen-activated protein kinase inhibitors, pre-existing heart failure, dyspnea at presentation, and at least 40 days from ICI initiation to ICI-M onset. Conversely, myositis symptoms were associated with LVEF ≥50%. LVEF <50% was marginally associated with 30-day all-cause mortality (unadjusted log-rank P = 0.062; adjusted for age, cancer types, and ICI therapy, HR: 1.50; 95% CI: 1.02-2.20). CONCLUSIONS: Dyspnea, time from ICI initiation, a history of heart failure, and prior cardiotoxic therapy may be predictors of an initial LVEF <50% in patients with ICI-M.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».