Brain metastases in patients with ALK+ non-small cell lung cancer: clinical symptoms, treatment patterns and economic burden
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Brain metastases (BM) are highly prevalent among anaplastic lymphoma kinase positive (ALK+) non-small cell lung cancer (NSCLC) patients; yet little is known about their real-world treatment patterns and clinical and economic burdens. This study aimed to describe these patients' treatment patterns, symptoms, and costs. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Retrospective study pooling data from three large administrative databases in the US (08/2011-06/2013). ALK+ NSCLC patients with BM and continuous enrollment for ≥ 60 days before and ≥ 30 days after the first observed BM diagnosis were identified by pharmacy records for crizotinib among patients with lung cancer and BM diagnostic codes. MAIN OUTCOME MEASURES: Treatment patterns, symptoms, healthcare resource utilization, and costs, before and after BM diagnosis. RESULTS: Of the 213 crizotinib patients with BM diagnoses meeting the selection criteria, 23.0% had BM prior to NSCLC diagnosis; 47.4% had BM prior to crizotinib initiation; 19.2% during crizotinib treatment; and 10.3% post-crizotinib treatment. For those diagnosed with BM after NSCLC diagnosis, the median time between the NSCLC and BM diagnoses was 88 days. Following the first observed BM diagnosis, 88.7% used chemotherapy, 63.4% had radiotherapy, and 31.9% had stereotactic radiosurgery. The prevalence of BM-related symptoms substantially increased post-BM-diagnosis: fatigue (from 15% to 39%), headaches (from 5% to 24%), and depression (from 5% to 15%). Monthly costs per patient averaged $5983 before the BM diagnosis and $22,645 after diagnosis. Patients' resource utilization increased significantly post-BM-diagnosis, with a 3-fold increase in OP visits and a 6-fold increase in IP stays. Post-BM-diagnosis costs were driven by pharmacy (42.0%), inpatient (29.6%), and outpatient costs (26.0%). LIMITATIONS: The study sample was limited to crizotinib-treated patients. CONCLUSIONS: Post-BM-diagnosis, patients experience high symptom burden. Post-BM-diagnosis, treatment is highly variable and costly: average monthly costs per patient almost quadrupled post-BM-diagnosis.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».