Incidence of Hypothyroidism and Thyroid Function Monitoring After Immune Checkpoint Inhibitor Therapy Completion for Lung Cancer: A Nationwide Analysis of a Japanese Claims Database
Notice bibliographique
Résumé
Immune checkpoint inhibitors (ICIs) improve lung cancer prognosis but are associated with immune-related adverse events, most commonly thyroid dysfunction. While prior studies and guidelines have focused on thyroid dysfunction during ICI therapy, data on hypothyroidism and its monitoring after ICI therapy remain limited. We aimed to investigate hypothyroidism incidence and implementation of thyroid function monitoring after ICI therapy completion in patients with lung cancer. We conducted a retrospective observational study using the DeSC claims database of approximately 12 million individuals in Japan. Patients with lung cancer who received ICI therapy between April 2014 and August 2023 were included; those with a history of thyroid hormone replacement or insufficient follow-up were excluded. Among 6883 eligible patients, 277 (4.0%) developed hypothyroidism requiring hormone replacement post-ICI therapy completion (median onset, 67.0 d). Risk factors included ICI plus bevacizumab therapy and a history of myasthenia gravis, while steroid use for ≥28 d during ICI therapy lowered the risk. Post-ICI therapy completion thyroid monitoring was performed in 73.7% of patients, with test date distribution showing a median of 126.0 d and mode of 21.0 d. Hypothyroidism was frequently found to develop within 2 months post-ICI therapy completion, highlighting the need for continued thyroid monitoring and prospective studies to establish optimal surveillance strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».