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Enregistrement W2466370808 · doi:10.1182/blood.v126.23.5244.5244

Descriptive Analysis of Azacitidine Use in Four Adult University Teaching Hospitals in Quebec, Canada

2015· article· en· W2466370808 sur OpenAlexaffabout
Ghislain Bérard, Nathalie Marcotte, M F Michel, Paul Farand, Louise Deschênes, Daniel Froment, France Varin, Pierre Gaudreault, Élaine Pelletier, Chantal Guévremont, Raghu Rajan, Nathalie Letarte, Harold J. Olney

Notice bibliographique

RevueBlood · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversité LavalHôpital Notre-DameCentre Hospitalier Universitaire de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternational Prognostic Scoring SystemAzacitidineInternal medicineChronic myelomonocytic leukemiaMyelodysplastic syndromesPopulationPharmacyPediatricsFamily medicineBone marrow

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Azacitidine (5-AZA; Vidaza®), a pyrimidine nucleoside analog, is used in the treatment of myelodysplastic syndrome (MDS) and other hematological malignancies. Pharmacy directors gave the Therapeutic Drug Management Program (TDMP - www.pgtm.qc.ca) the mandate to evaluate 5-AZA use in four University Hospitals in Quebec, Canada. Objectives: Describe and review 5-AZA use for all indications in our hospitals. Methods: A review of pharmacy databases was performed to identify patients who received 5-AZA between January 1st 2010 and May 31st 2013. Files and medical records of every patient who received 5-AZA during the study period were reviewed to assess diagnostic (including International Prognostic Scoring System (IPSS) scores), treatment, response and non-hematological adverse events. Results: A total of 77 patients received 5-AZA during the study period, 56 (72.7 %) for the treatment of MDS, 15 (19.5 %) for acute myeloid leukemia (AML) and 6 (7.8 %) for chronic myelomonocytic leukemia (CMML). At the end of the study period, 31 patients were alive (14 were still on treatment), 35 patients had died and 11 were lost to follow up. Excluding the 14 patients still on treatment, 32 patients (50.8 %) received at least 6 cycles of 5-AZA. In the MDS population (76.7 % with an intermediate-2 or higher IPSS score), patients received a mean of 8.0 cycles (median = 6) and the overall benefit rate (OBR) (complete remission, partial remission, hematological improvement or stable disease) was 48.2 %. The median overall survival (OS) was 17.8 months and the median time to progression (TTP) was 9.7 months. MDS transformation to AML occurred in 16 patients after a mean of 9.9 months. Median time to transformation or death in the MDS population was 14.4 months. In the AML population, patients received a mean of 6.6 cycles (median = 5) and the OBR was 26.7 %. The median OS was 12.2 months and the median TTP was 6.5 months. In the CMML population, patients received a mean of 10 cycles (median = 5.5) and the OBR was 50% (3 of the 6 patients achieved stable disease). Across all patient populations, a 5-AZA dose of 75 mg/m2 for 7 days every 28 days was used in 77.8% of patients. Non-hematological adverse events were seen in 67 patients (87 %) but were mostly mild and most did not lead to delays or dose reductions (treatment intensity of 96 %). Conclusions: Our results show that 5-AZA had a more limited benefit in our real-life population when compared to published clinical trials (OBR of 44.2 % in MDS, AML and CMML populations combined compared to 60% and 61% and a mean exposition of 8.1 months compared to 10.3 to 11.4 months in the pivotal clinical studies (AZA-001 and CALGB 9221 respectively)). Considering that 5-AZA is often the only treatment we can offer these patients and considering its high cost, it would be of highest importance to wisely choose patients to whom we offer this treatment and to periodically re-evaluate its use (at least after the 6th cycle) to confirm the patient is benefiting from treatment. Disclosures Olney: Cellgene: Honoraria; Pfizer: Consultancy; BMS: Consultancy; Novartis: Consultancy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
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