Impact of low-grade adverse events on health-related quality of life in adult patients receiving imatinib or nilotinib for newly diagnosed Philadelphia chromosome positive chronic myelogenous leukemia in chronic phase
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Chronic myeloid leukemia (CML) treatment relies on tyrosine kinase inhibitors (TKIs), but their use can be associated with low-grade adverse events (AEs). This analysis aimed to identify the low-grade AEs which significantly impact the Health Related Quality of Life (HRQoL) of CML patients in chronic phase (CP) and to compare the incidence of such AEs among nilotinib- and imatinib-treated patients. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Data from the 48 month ENESTnd trial were used (N = 593 patients). HRQoL was assessed using generic (SF-36) and leukemia-specific (FACT-Leu) HRQoL surveys. AEs were categorized into 26 system organ classes. RESULTS: In the adjusted regression model, five low-grade AE categories - gastrointestinal disorders, blood and lymphatic system disorders, general disorders and administration site conditions, musculoskeletal disorders, and psychiatric disorders - significantly impaired at least one HRQoL score. The incidence rate of these five AE categories was either significantly lower for nilotinib than imatinib or not different between the two drugs. The AE categories with lower incidence for both nilotinib 300 mg BID and 400 mg BID versus imatinib 400 mg daily were gastrointestinal, blood and lymphatic system, and musculoskeletal; nilotinib 300 mg BID had lower incidence than imatinib for general disorders. LIMITATIONS: Low-grade AEs were grouped and analyzed by system organ class category, so the effect of some rare individual AEs on HRQoL may have been missed. CONCLUSIONS: The impact of low-grade AEs on HRQoL should be taken into account, along with other factors, when selecting the optimal treatment for patients newly diagnosed with CML-CP.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle