Abstract P3-12-11: Provincial variation in utilization of adjuvant chemotherapy regimens in early stage breast cancer: Data from the cancer care Ontario new drug funding program (NDFP)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives: Recent improvements in breast cancer mortality are partly due to increased utilization of appropriate systemic therapy in early stage disease. The objectives of this study were to 1. review utilization of the most effective adjuvant breast cancer regimens across Ontario, 2. identify regions where there are variations from best practices. Methods: We used data from the Ontario NDFP to determine the utilization of 8 drug regimens approved for early stage breast cancer in each of the 14 provincial local health integration networks (LHINs). The NDFP funds the use of new and expensive cancer drugs; over 90% of all cancer treatments are funded through this mechanism. In Ontario, there were an estimated 9000 new cases of breast cancer in 2011. The analysis was restricted to patients with early stage, Her2 negative breast cancer treated in 2011-12. Data were obtained from individual cancer clinics in each LHIN. We estimate that data collection was >95% complete for these regimens. Results: 3375 women were treated with an NDFP regimen. Across the province, the most commonly used regimen was FEC-D (43%), followed by TC (23%) and ddACT (21%). The remaining regimens (AC-Docetaxel, ACT q 3 wks, CEF, FEC and AC-weekly P) were used in less than 5% of cases. However, there was important regional variation. In LHIN A, ACT q 3 wks was used in 42% of cases, and no patients received FEC-D. In LHIN P, TC was used in 40% of cases. In LHIN R, only 6% of patients received FEC-D, whereas 63% received ddACT. Utilization of Adjuvant Chemo Regimens n = 3375 AC-DocetaxelddACT q2wksACT q3wksAC-weekly PCEF/FECTCFEC-DLHIN K212004109241LHIN J3417101545212LHIN Q12000640104LHIN D1530732568165LHIN V57120031027LHIN R5188390104018LHIN P2246184111115LHIN B35311182795LHIN C0588002326LHIN A0132581120LHIN H2410189109LHIN T510425466038LHIN M1011318319175263LHIN S1715004728Total (%)128 (4)708 (21)156 (5)37 (1)139 (4)766 (23)1441 (43) Conclusion: The ACT q3 wks and TC regimens are widely used. This is of concern as they are likely less effective than FEC-D or ddACT. Factors such as tumour stage, geographic distance from treatment centre and private insurance coverage for supportive care medications may also affect choice of regimen. Consensus guidelines for the adjuvant systemic therapy of breast cancer in Ontario are being developed, along with a knowledge translation strategy to disseminate the results. Citation Information: Cancer Res 2013;73(24 Suppl): Abstract nr P3-12-11.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 tête enseignante, 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 ».