Immune Checkpoint Inhibitor–Associated Cardiovascular Toxic Effects
Notice bibliographique
Résumé
Importance: The introduction of immune checkpoint inhibitor (ICI) therapy has improved cancer outcomes but at the cost of adverse events, mainly related to the immune system. Cardiovascular (CV) toxic effects, and especially myocarditis, are of particular concern and are the subject of this position statement by the International Cardio-Oncology Society with representation of experts from oncology, hematology, and cardiology. Observations: CV toxic effects of ICI therapies include inflammation-associated diseases, such as myocarditis, pericarditis, and vasculitis, as well as the aggravation of chronic inflammatory conditions, such as atherosclerosis with acute ischemic complications (myocardial infarction and stroke). Patients taking ICI therapies can also develop cardiac dysfunction, stress-induced cardiomyopathy (Takotsubo or apical ballooning syndrome), and heart failure without inflammatory cell infiltration of the myocardium. Atrial and ventricular arrhythmias can emerge in the setting of a systemic inflammatory milieu, myocarditis, or ischemia. Of all potential CV adverse effects, myocarditis remains of highest concern, although fatality rates have declined over time with a broadening spectrum of presentations ranging from troponin elevation of uncertain significance to smoldering, nonsevere, and severe or fulminant myocarditis. Conclusions and Relevance: Concerns for myocarditis continue to dominate the spectrum of CV toxic effects in patients receiving ICI therapy. Recommendations for management vary according to severity. Multidisciplinary collaborations remain key for managing acute toxic effects and future cancer treatment decisions, including ICI rechallenge. Ischemic heart disease constitutes the main differential diagnosis in these patients, while pericarditis can be concomitantly present, and atrial and ventricular arrhythmias can also complicate the clinical picture. Several gaps in knowledge are identified and require further research.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».