Demographic Variations in Immune Checkpoint Inhibitor Adverse Events: A Real-World Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Immune checkpoint inhibitors (ICIs) have caused a paradigm shift in cancer therapy, but the resultant immune activation also precipitates autoimmune toxicities termed immune-related adverse events (irAEs). However, system-specific analyses of irAEs remain limited, particularly their variation with body mass index (BMI), race, sex, age, and type of ICI. Methods: A retrospective analysis was conducted on 244 patients who developed irAEs after receiving ICI. Among the study population, 58% were female; the racial and ethnic distribution was 84% White, 13% Hispanic, 2% African American, and 1% Asian; and the age breakdown was 23% under 65 years, 38% between 65 and 79 years, and 39% over 80 years. Univariate analysis was performed employing the Chi-square test. Multivariable logistic regression and cluster analyses revealed distinct irAE predictors. Results: Univariate analysis (Chi-square) showed significant associations between BMI and pneumonitis (P = 0.02) and between race and hepatitis (P = 0.04), but these did not persist in multivariate regression. No significant correlations were found between thyroiditis or colitis and sex, race, BMI, age, or immunotherapy type. Increasing age was protective against neutropenia, with significantly lower risk in patients aged 65 - 79 (odds ratio (OR) 0.38, P = 0.007) and ≥ 80 years (OR 0.18, P < 0.001); African Americans were at higher risk (OR 10.29, P = 0.02), and male sex was protective (OR 0.51, P = 0.03). Anemia was less frequent in those ≥ 80 years (OR 0.48, P = 0.03) and Hispanics (OR 0.4, P = 0.03). Thrombocytopenia risk was reduced in patients aged 65 - 79 (OR 0.41, P = 0.03) and ≥ 80 (OR 0.36, P < 0.001). Cluster analysis showed higher irAE rates in patients treated with nivolumab (alone or with ipilimumab) compared to pembrolizumab. Conclusion: Advanced age showed a protective effect on cytopenias. Hispanics had reduced anemia and dermatitis risk; African Americans and females had higher neutropenia, and obesity was linked to dermatitis. These findings may aid clinicians in personalizing ICI counseling and recognizing at-risk groups.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».