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Enregistrement W4411846646 · doi:10.3899/jrheum.2025-0314.30

Description of Immune Checkpoint Inhibitor Associated Sicca-Like Syndrome from the Canadian Research Group of Rheumatology in Immuno-Oncology Database: A Case Series

2025· article· en· W4411846646 sur OpenAlexaffvenueabout
Brianna Greenwood, Shahin Jamal, Marie Hudson, Janet Roberts, Aurore Fifi‐Mah, Megan E. Himmel, Janet Pope, Alexandra Saltman, Lourdes Gonzales Arreola, May Y. Choi, Faiza Khokhar, Alexandra Ladouceur, Carrie Ye

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensMcGill UniversityMcMaster UniversitySt Joseph's Health CentreUniversity of British ColumbiaUniversity of TorontoWestern UniversityJewish General HospitalDalhousie UniversityResearch CanadaUniversity of CalgaryArthritis Research Centre of CanadaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRheumatologyInternal medicineSicca syndromeOncologyDermatologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives Immune checkpoint inhibitors (ICIs) are a revolutionary cancer treatment that block inhibition of T cells, promoting immune-mediated clearance of malignancies. Decreased regulation of T cells can have many off-target effects, including the development of xerostomia and xeropthalmia, also called ICI-sicca syndrome.[1] ICI-sicca syndrome appears to be pathophysiologically distinct from Sjögren’s syndrome,[2] though predictors of sicca development in ICI patients have not been well characterized. The development of Sicca Syndrome can seriously impact on patient quality of life, causing lifelong toxicity to oral and ocular health. Reporting of sicca symptoms in randomized controlled trials is not currently standard. Little is known about the clinical presentation, response to treatment, and prognosis of those who develop ICI-sicca syndrome. Our objective was to characterize sicca symptom manifestation, management, and outcomes in patients treated with ICIs using the Canadian Research Group of Rheumatology in Immuno-Oncology (CanRIO) prospective and retrospective cohort databases. Methods We identified 40 cases of Sicca symptoms after exposure to ICI treatment in the CanRIO database. In this study, we describe the characteristics of these cases of ICI-sicca syndrome including cancer and ICI treatment history, Sicca symptom history, other immune-related adverse events (irAEs), medical management of irAEs, and investigations undertaken. Results Of the 40 patients identified with sicca-like symptoms, 19 (47.5%) were treated with anti-PD-1 monotherapy, 15 (37.5%) with combination anti-PD-1 and anti-CTLA-4, and 6 (15%) with anti-PD-L1 monotherapy. Thirty-five records contained information on the sicca symptom CTCAE grade; of these, 15 patients (42.9%) were recorded with grade 1 sicca symptoms, 14 (40%) grade 2, and 6 (17.1%) grade 3. Only 3 patients had previously experienced sicca-like symptoms, and 32 presented with additional irAEs. Serologies showed a distinctly different pattern from Sjögren’s syndrome, with 37.9% positive for ANA, 13.8% positive for rheumatoid factor, 34.6% positive for anti-Ro, and 4.2% positive for anti-La. Of this cohort, 72.7% had management initiated specifically for sicca symptoms, including topical management, pilocarpine, systemic glucocorticoid, and ICI pause or cessation. Fourteen of 16 patients reported partial or complete resolution of their Sicca symptoms with treatment. Conclusion To date, this is the largest case series on sicca treatments and outcomes in ICI-treated patients worldwide. ICI-induced sicca, in contrast to traditional Sjögren’s syndrome, appears to be highly responsive to immunosuppressive treatments. This work characterized a wide range of treatment modalities and may assist those involved in ICI-treated patients’ care to initiate therapy and reduce the risk of serious complications of sicca syndrome. [1.] Harris J. Oral Dis 2022;28:2083-2092. [2.] Warner B. Oncologist 2019;24:1259-69.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,917
Score d'incertitude au seuil0,165

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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