Treatment patterns of new metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC) therapies: Real-world evidence from three datasets.
Notice bibliographique
Résumé
228 Background: Little information exists regarding the sequences in which new mCRPC therapies with evidence of survival benefits are used. This study aims at describing the sequence of mCRPC medication use as observed in 3 healthcare datasets. Methods: Healthcare claims datasets (Dataset #1 and #2) and a community oncology electronic medical record (Dataset #3) were used to identify PC patients with ≥ 1 claim for a study drug (abiraterone acetate--AA, cabazitaxel--CAB, docetaxel – DOC, enzalutamide – ENZ, and sipuleucel T – SIP) occurring after 9/1/2012. The index date was the 1st study drug claim. Patients were excluded if a study drug claim occurred prior to 9/1/2012. Descriptive statistics summarized the proportion of patients receiving one vs. two or more lines of therapy. The prevalence of 1st line therapy and of 1st to 2nd-line sequences was analyzed. Results: Analysis of 3 unique datasets with > 5,900 PC patients revealed most patients received a single line of therapy. AA and DOC were the most common 1st line agents. The five most-prevalent 1st- to 2nd-line sequences identified in each database are shown in the table below. The most commonly observed 1st- to 2nd-line sequences were AA-ENZ, AA-DOC, and DOC-AA. Conclusions: Real world treatment selection for 5 mCRPC medications was consistent across 3 datasets. The majority of PC patients had a prescription/claim for a single agent. AA and DOC were the most commonly selected 1st line treatments. A 2nd-line agent was observed in 14-33% of patients. Similar patterns of 1st-2nd line sequences were observed between datasets. Further research is warranted with longer follow-up and consideration of other treatment interventions. [Table: see text]
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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 | 0,006 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».