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Enregistrement W4412509907 · doi:10.1111/jdv.20809

Systemic treatment of immune checkpoint inhibitor‐induced psoriasis: Inference‐based guidance

2025· article· en· W4412509907 sur OpenAlexafffund
Kim Papp, L. Puig, Jennifer Beecker, Vinod Chandran, Joël Claveau, Javier Cortés, Jan Dutz, Noah I. Hornick, Rosalyn A. Juergens, Barbara Melosky, Anisha B. Patel, Maxwell Sauder, Sandeep Sehdev, V. Sibaud, Stephanie Snow

Notice bibliographique

RevueJournal of the European Academy of Dermatology and Venereology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiquePsoriasis: Treatment and Pathogenesis
Établissements canadiensDalhousie UniversityMcMaster UniversityJuravinski Cancer CentreBC Children's HospitalVancouver General HospitalProbity Medical ResearchUniversity of British ColumbiaBC Cancer AgencyHôtel-Dieu de QuébecKrembil FoundationResearch CanadaOttawa HospitalUniversity Health NetworkUniversity of TorontoBlackberry (Canada)University of Ottawa
Organismes subventionnairesJanssen PharmaceuticalsEli Lilly CanadaSanofi GenzymeAmgen CanadaJanssen CanadaUniversity of Texas MD Anderson Cancer CenterSun PharmaEMD SeronoGaldermaSeagenNovartis Pharmaceuticals CanadaMacroGenicsPfizerIncyteBeiGeneMelanoma Research AllianceQueen Mary University of LondonClovis OncologyBC Children's HospitalAstellas PharmaEisaiJazz PharmaceuticalsNational Institutes of HealthRegeneron PharmaceuticalsNational Center for Advancing Translational SciencesLes Laboratories Pierre FabreTherakosAmgenAriad PharmaceuticalsDaiichi Sankyo EuropeLEO PharmaServierGilead SciencesBausch HealthL'Oreal USANational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesSanofiCelgeneAstraZenecaEli Lilly and CompanySamsungBristol-Myers Squibb
Mots-clésMedicinePsoriasisInferenceDermatologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Immune checkpoint inhibitors (ICIs) are increasingly used to treat various cancers. Their use may result in immune-related adverse events, including psoriasis. When managing psoriasis, induced or exacerbated by an ICI, there are concerns regarding immunosuppression from systemic agents for the treatment of psoriasis (saPs) and the potential impact on ICI efficacy. No direct, high-level evidence exists to address these concerns. OBJECTIVE: To address clinically relevant questions regarding the management of ICI-mediated psoriasis (ICI-Ps) with saPs. METHODS: We convened a multidisciplinary panel of 15 international specialists in dermatology, oncology, immunology, and rheumatology. A Delphi process defined clinical concerns related to the systemic treatment of ICI-Ps, focusing on the potential of saPs to impact ICI effectiveness. The saPs considered included biologics targeting tumour necrosis factor, interleukin (IL)-17, IL-12/23 and IL-23, traditional systemic therapies (cyclosporine, methotrexate), small molecules targeting phosphodiesterase-4 or tyrosine kinase 2, systemic retinoids (acitretin), and systemic corticosteroids. A systematic review of the literature was supplemented with evidence supporting an inference-based methodology to derive conclusions on the use of systemic therapies in patients with ICI-Ps. The specialist panel rated the strength of the conclusions using a probabilistic scale. RESULTS: After reviewing the totality of direct and indirect evidence, we drafted inference-based conclusions and ascribed a level of support, focusing on the potential impact of saPs on ICI efficacy. This work provides a structured framework informing healthcare professional and patient discussions on the risks and benefits of using saPs in patients with cancer who experience ICI-Ps. CONCLUSIONS: Although there is no direct evidence, we support the following conclusions: saPs may be used to treat ICI-Ps without an appreciable loss of ICI effectiveness. Generally, it is not necessary to interrupt ICI therapy. When available, non-steroid saPs are preferred over systemic corticosteroids for the treatment of psoriasis.

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)0,068
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,192
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 enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,357

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0680,192
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,006
Bibliométrie0,0070,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations9
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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