Real-world dosing and drug costs with everolimus or axitinib as second targeted therapies for advanced renal cell carcinoma: a retrospective chart review in the US
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe dosing patterns and to compare the drug costs per month spent in progression-free survival (PFS) among patients with advanced renal cell carcinoma (aRCC) treated with everolimus or axitinib following a first tyrosine kinase inhibitor (TKI). METHODS: A medical record retrospective review was conducted among medical oncologists and hematologists/oncologists in the US. Patient eligibility criteria included: (1) age ≥18 years; (2) discontinuation of first TKI (sunitinib, sorafenib, or pazopanib) for medical reasons; (3) initiation of axitinib or everolimus as a second targeted therapy during February 2012-January 2013. Real-world dosing patterns were summarized. Dose-specific drug costs (as of October 2014) were based on wholesale acquisition costs from RED BOOK Online. PFS was compared between everolimus and axitinib using a multivariable Cox proportion hazards model. Everolimus and axitinib drug costs per month of PFS were compared using multivariable gamma regression models. RESULTS: A total of 325 patients received everolimus and 127 patients received axitinib as second targeted therapy. Higher proportions of patients treated with axitinib vs everolimus started on a higher than label-recommended starting dose (14% vs 2%) or experienced dose escalation (11% vs 1%) on second targeted therapy. The PFS did not differ significantly between patients receiving everolimus or axitinib (adjusted hazard ratio (HR) = 1.16; 95% confidence interval [CI] = 0.73-1.82). After baseline characteristics adjustment, axitinib was associated with 17% ($1830) higher drug costs per month of PFS compared to everolimus ($12,467 vs $10,637; p < 0.001). LIMITATIONS: Retrospective observational study design and only drug acquisition costs considered in drug costs estimates. CONCLUSIONS: Patients with aRCC receiving axitinib as second targeted therapy were more likely to initiate at a higher than label-recommended dose and were more likely to dose escalate than patients receiving everolimus. With similar observed durations of PFS, drug costs were significantly higher-by 17% per month of PFS-with axitinib than with everolimus.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».