LGG-01. Managing side effects of MAPK inhibitor therapies in pediatric populations: a Delphi consensus initiative
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pediatric low-grade gliomas (pLGGs), among other pediatric brain/CNS tumors, are often driven by activating mutations in the MAPK pathway; MAPK inhibitors (MAPKis) have emerged as key treatments. However, challenges have arisen regarding their toxicity and potential late effects, creating a need for additional guidance in diagnosing, monitoring, and managing adverse events (AEs). Here, we report preliminary findings from a literature search supporting a Delphi consensus initiative, aiming to provide recommendations for clinicians to improve management of AEs with MAPKis. PubMed, Web of Science, and Cochrane Trials databases were searched for articles in English published between 2010–2024. Congress abstracts published between 2018–2024 were also considered. Up to 100 multidisciplinary global experts will aim to reach consensus on statements conceived by an international steering committee, supported by the literature search. In total, 638 publications were identified; 208 were considered relevant for data extraction. Most publications were case reports/series (64), retrospective studies (59), or phase 1/2 trials (46). The most common cancer types reported were pLGG and plexiform neurofibroma. In total, 152 publications reported data for MEK inhibitors (most commonly trametinib and selumetinib) and 116 reported data for BRAF/RAF inhibitors (most commonly dabrafenib and vemurafenib). Publications most frequently reported AE incidence, severity, and dose modifications, and less frequently reported AE management strategies, risk factors, and patient experiences. Several classes of AE, including cutaneous, gastrointestinal, hematological, cardiac, laboratory abnormalities, and general constitutional symptoms, were reported with all MAPKi types. Cutaneous toxicities were consistently common and were the AEs for which management strategies were most frequently reported. There is a paucity of information regarding AE prophylaxis, management, risk factors, and patient experiences in pediatric patients receiving MAPKis. Our findings will form the basis of a series of consensus statements and recommendations to guide and improve management of AEs with MAPKis.
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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 | 0,169 | 0,162 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,005 |
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 ».