Risk Signals of Antibody-Drug Conjugates in Bladder Cancer: A Real-World FAERS Study
Notice bibliographique
Résumé
Jinming Liu,1– 3,* Guowang Li,1,2,* Jia Yang,1– 3 Binxu Sun,1– 3 Shanqi Guo1– 3 1Department of Oncology, First Teaching Hospital, Tianjin University of Traditional Chinese Medicine, Tianjin, People’s Republic of China; 2National Clinical Research Center for Chinese Medicine Acupuncture and Moxibustion, First Teaching Hospital of Tianjin University of Traditional Chinese Medicine, Tianjin, People’s Republic of China; 3Tianjin Cancer Institute of Traditional Chinese Medicine, First Teaching Hospital of Tianjin University of Traditional Chinese Medicine, Tianjin, People’s Republic of China*These authors contributed equally to this workCorrespondence: Binxu Sun, Department of Oncology, First Teaching Hospital, Tianjin University of Traditional Chinese Medicine, Tianjin, 300380, People’s Republic of China, Email sunbinxu@126.com Shanqi Guo, Department of Oncology, First Teaching Hospital, Tianjin University of Traditional Chinese Medicine, Tianjin, 300380, People’s Republic of China, Email shanqi.guo@tmu.edu.cnBackground: Antibody-drug conjugates (ADCs) represent a transformative class of therapeutics for advanced bladder cancer. However, their real-world safety profiles are not yet fully characterized.Methods: This retrospective pharmacovigilance study analyzed data from the FDA Adverse Event Reporting System (FAERS) from the first quarter of 2004 to the third quarter of 2024. Disproportionality analyses, including the reporting odds ratio (ROR), proportional reporting ratio (PRR), and Bayesian confidence propagation neural network (BCPNN), were used to detect significant adverse drug event (ADE) signals for four ADCs in bladder cancer treatment: enfortumab vedotin (EV), sacituzumab govitecan (SG), trastuzumab deruxtecan (DS-8201), and trastuzumab emtansine (T-DM1).Results: Among 494 analyzed reports, EV constituted the majority (91.7%). Distinct safety signals were identified for each ADC: EV was strongly associated with skin disorders and metabolic disturbances; SG was primarily linked to gastrointestinal events, with emerging signals of renal abnormalities; DS-8201 was associated with systemic administration-related issues; and T-DM1 showed signals for respiratory and bleeding events. Notably, oral candidiasis related to EV was not explicitly highlighted in the current prescribing information.Conclusion: This study delineates the safety profiles of ADC therapies for bladder cancer, confirming known risks and identifying potential new signals. The findings highlight the need for ADC-specific monitoring strategies and proactive management protocols to mitigate toxicities, thereby providing essential evidence for clinical decision-making.Keywords: FAERS database, antibody-drug conjugate, bladder cancer, adverse drug event, disproportionality analysis, real-world study
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».