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Enregistrement W4412427378 · doi:10.3899/jrheum.2025-0108

Necrotizing and Nonnecrotizing Granulomatous Reactions in Patients With Cancer Treated With Immune Checkpoint Inhibitors: A Systematic Literature Review

2025· article· en· W4412427378 sur OpenAlexvenueno aff
Elizabeth Wang, Genna Braverman, Nilasha Ghosh, Deanna Jannat‐Khah, Karmela K Chan, Jean‐Marie Michot, Bridget Jivanelli, Anne R. Bass

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCancerImmune systemDermatologyImmunologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Immune checkpoint inhibitors (ICI) have improved cancer outcomes but often cause immune-related adverse events, including granulomatous reactions (GRs). We analyzed GRs in patients receiving anticytotoxic T-lymphocyte-associated protein 4 (anti-CTLA4), antiprogrammed cell death protein 1 (anti-PD1)/antiprogrammed death ligand 1 (anti-PDL1), and anti-CTLA4/anti-PD1 therapies. METHODS: We performed a literature review of GRs in patients receiving ICI. Data were extracted from 166 articles, including demographics, GR organ distribution, and pathological findings. RESULTS: In 261 patients, the mean age of GR onset was 59.3 (SD 13.0) years. The most common cancer types were melanoma (57%) and lung cancer (21%). Lymph nodes (52%) and skin (35%) were the predominantly affected organs; however, GRs also involved the liver, kidney, and bone. Granulomas were nonnecrotizing in 64% of cases and necrotizing in 15% of cases. Forty-five percent of patients were treated with systemic corticosteroids (CS), and 11% required a CS-sparing agent. Median follow-up time was 10.1 (IQR 4.0-22.2) months. Most GRs (64%) had resolved by last follow-up. Compared to those treated with combination ICI, patients treated with anti-PD1/anti-PDL1 monotherapy were older and had a longer time to onset of GR. They were less likely to be treated with CS for GRs. In patients with melanoma, necrotizing GRs were more common with combination ICI. GRs in the lungs and lymph nodes were more likely to be nonnecrotizing, and GRs in the liver were more commonly necrotizing. CONCLUSION: GRs in patients with cancer treated with ICI can occur in many organ systems and were most commonly nonnecrotizing. Patients treated with combination ICI had more severe reactions. Most GRs resolved with CS treatment or ICI discontinuation. (PROSPERO ID: CRD42024501205).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0120,013
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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