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Enregistrement W4410802947 · doi:10.1200/jco.2025.43.16_suppl.e14579

Immunotherapy toxicity in the curative setting.

2025· article· en· W4410802947 sur OpenAlexaff
Amal Aljuhani, Neha Pathak, Brooke E. Wilson, Jacqueline Savill, Yael Berner-Wygoda, Hosam Alghanmi, Michelle B. Nadler

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunotherapy and Immune Responses
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreQueen's UniversityUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineToxicityImmunotherapyOncologyInternal medicineCancerPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e14579 Background: Immune checkpoint inhibitors (ICI) improve survival in the curative setting. Understanding the impact, severity, and long-term toxicity is critical given the implication for survivorship and use of healthcare resources. Study objectives were to quantify the incidence and severity of acute and long-term adverse events (AE) and immune-related AE (irAE) in this setting. Secondary objectives include assessment for associations between trial factors with the incidence/severity of AE and to assess AE reporting across studies. Methods: A retrospective review of all FDA-approved solid-tumor, curative treatment regimens including ICI was performed. Included studies were clinical trials, follow-up studies, or post-marketing AE reports. Studies were excluded if they lacked AE data. Data Sources included the FDA drug database and systematic searches in PubMed, Cochrane Library, and Embase using keywords “immunotherapy,” “curative setting,” and “toxicity.” Data was extracted on study type, regimen, population, outcomes, acute and long-term AE. AE were graded using CTCAE. Organ/system-specific classifications were prioritized, and attention was paid to reporting of irAE. SPSS version 22 was used to calculate descriptive statistics and odds ratio. Follow-up duration was evaluated by determining mean and median lengths reported across studies. Results: Overall, 23 manuscripts were identified (14 original trials; 9 follow-up studies), with 5 trials and 3 follow-up studies examining ICIs in combination with other treatments. Common AE included fatigue, nausea, diarrhea, and pruritis. The rates of any-grade AE increased from 80.1% in original studies to 88.3% in follow-up studies; grade 3-5 AE increased from 34.1% to 53.3%. Among studies with both baseline and follow-up data (n = 9), the average difference in AE rates was 8.2%. Only 7 studies specified if the toxicity was considered an irAE, reporting only on hypo/hyperthyroid, colitis, hypophysitis (n = 5 studies), and pneumonitis (n = 3 studies). Hepatitis, pancreatitis, and myositis were only reported on as separate irAE once. Colitis was the most common irAE in follow-up studies (7.2%). The average incidence of immune-related AE for single-agent ICI was 65.3% versus combination therapy 82.7%. In the primary papers, immunotherapy was associated with a higher risk of any grade AE (OR = 2.12) and grade 3-5 AE (OR = 2.16) compared with control groups. Follow-up studies demonstrated continued risk of grade 3-5 AE (OR = 2.77), particularly in nausea, fatigue, and diarrhea. Conclusions: There is a significant burden of AE associated with curative-intent ICI therapy, with increased incidence and severity over time; however, there is limited data on frequency and impact of irAE. Clinicians and trialists should be vigilant in documenting specifically if an irAE has occurred and its respective grade in order to improve understanding of the burden of these issues on the healthcare system.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,005
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,383 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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