Does Pre-Existing Chronic Obstructive Pulmonary Disease Increase the Risk of Checkpoint Inhibitor Pneumonitis in Advanced/Metastatic Non-Small Cell Lung Cancer Treated with Immune Checkpoint Inhibitors?
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Immune checkpoint inhibitors (ICIs) are front-line treatment options for NSCLC. ICI therapy is associated with a risk of immune-related adverse events (irAEs). Checkpoint inhibitor pneumonitis (CIP) is a potentially life-threatening irAE. Previous studies have demonstrated that asthma and interstitial lung disease are associated with an increased risk of CIP. We sought to determine whether chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is associated with CIP. Methods: This retrospective study examines a cohort of ICI-treated NSCLC patients either with or without chemotherapy at the Anna and Peter Brojde Lung Cancer Centre, Jewish General Hospital in Montreal, Canada between 2014 and 2023. We explored associations between risk factors and CIP using the Mann–Whitney U test or Fisher’s exact test. Analysis of prognostic factors was performed using a logistic regression model. All statistical analyses were carried out using SPSS software, version 24.0 (SPSS, Chicago, IL, USA). p-values of 0.05 or less were considered significant. Results: Of the 327 selected patients on ICIs, 23 experienced an acute respiratory deterioration that was attributed to CIP, 87/327(26.6%) patients had a pre-existing diagnosis of COPD, and 11/87 (12.6%) COPD patients experienced CIP compared to 13/240 (5.5%) non-COPD patients (p = 0.061). There was no statistical or clinically meaningful correlation between COPD severity and CIP. The only variable significantly associated with CIP was a poor ECOG performance status. Among ECOG 1 patients, 18/91 (19.8%) experienced CIP compared to 5/226 (2.2%) of those with an ECOG of 0. A multivariate assessment involving all 327 patients revealed no significant factors affecting CIP development. Conclusions: Our single-institution study revealed that although there was a trend, the presence of COPD was not statistically associated with an increased risk of CIP. Additionally, neither FEV1 nor DLCO had a meaningful impact on the development of CIP in COPD patients. Given these findings, we emphasize the need for larger prospective studies to confirm these observations before drawing definitive clinical recommendations.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».