Impact of age and frailty on acute care use during immune checkpoint inhibitor treatment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Older and medically frail adults are underrepresented in clinical trials evaluating immune checkpoint inhibitors, leading to a knowledge gap on their risk of acute care use and immune-related adverse events. We performed a population-level study to evaluate the impact of age and frailty among older adults receiving immune checkpoint inhibitors on acute care use and immune-related adverse events-related hospitalizations. METHODS: Patients with cancer aged 65 years or older who initiated therapy with immune checkpoint inhibitors between June 2012 and October 2018 (Ontario, Canada) were identified using systemic therapy administration data. The cohort was linked to other databases to obtain covariates and outcomes. Multivariable Cox proportional models evaluated the impact of age and frailty on acute care use and hospitalization for immune-related adverse events. RESULTS: Among 2737 patients, the median age was 73 years; 26% were prefrail, and 4% were frail; 72% required acute care use, whereas 8% had an immune-related adverse event-related hospitalization. Increasing frailty was associated with increased risk of acute care use (prefrail vs robust, adjusted hazard ratio [HR] = 1.20, 95% confidence interval [CI] = 1.07 to 1.36, P = .003; frail vs robust, adjusted HR = 1.45, 95% CI = 1.12 to 1.86, P = .004), but age was not associated with acute care use. Increasing age was associated with reduced risk of hospitalization for immune-related adverse events (adjusted HR = 0.97 per year, 95% CI = 0.95 to 0.99, P = .01); compared with patients aged 65-69 years, patients 80 years of age or older had reduced risk of hospitalization for immune-related adverse events (adjusted HR = 0.63, 95% CI = 0.39 to 1.01, P = .05). Frailty was not associated with immune-related adverse event-related hospitalizations. Associations remained consistent when evaluating age and frailty in the same models. CONCLUSIONS: Age was associated with reduced risk of hospitalization for immune-related adverse events but not acute care use, whereas increasing frailty was associated acute care use but not immune-related adverse event-related hospitalization. Age and frailty may need to be considered independently when evaluating their impact on toxicity among older adults receiving immune checkpoint inhibitors.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».