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Enregistrement W2561981345 · doi:10.1182/blood.v120.21.4261.4261

Utilization and Costs of Red Blood Cell Transfusions Pre- and Post-Azacitidine in Higher-Risk Myelodysplastic Syndromes

2012· article· en· W2561981345 sur OpenAlexaffabout
Eric Tseng, Soo Jin Seung, Nicole Mittmann, Jeannie Callum, Richard A. Wells, Tony Kim, Rena Buckstein

Notice bibliographique

RevueBlood · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAzacitidineMyelodysplastic syndromesBlood transfusionAnemiaInternal medicineRetrospective cohort studyPediatricsSurgeryBone marrow

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Abstract 4261 Objectives: To determine the healthcare resources utilized and cost of red blood cell (RBC) transfusions pre- and post-azacitidine (AZA) treatment in patients with higher-risk myelodysplastic syndrome (MDS). Methods: A retrospective review of 51 MDS patients (3 low-risk, 9 Int-1, 26 Int-2, 13 high-risk) treated with AZA at our center was performed. Patients were followed from 6 months prior to and up to 18 months after initiation of AZA. We audited the clinical response rates and changes in transfusion requirements in higher-risk MDS patients treated with AZA at our tertiary care center. Clinical management information was obtained from our local institution and peripheral hospitals to document transfusion requirements pre- and post-AZA initiation. Health services utilized included transfusions (blood products), hospitalizations and medications. Canadian costs (2012 Canadian $) were applied to resources. The cost of RBC ($1273 per unit) transfusions is presented here. Results: 58.8% of MDS patients were male; 80.4% were ≥65 years. Patients received on average 11 cycles of AZA (IQR 7–17), with 54.9% of individuals receiving 9 or more cycles. Seven (14%) patients stopped AZA prematurely due to progressive disease (5), disease transformation (1), and toxicity (1). Median time to first response with AZA was 3 months; median time to best response was 6 months; and median time to progression was 10 months. Before AZA treatment, 62.7% were considered transfusion dependent (TD); 56% of the TD patients became transfusion independent within 12 months after starting AZA. 32 (62.7%) patients received RBCs six months prior to AZA initiation (mean 11.1 units/6 months; IQR 0–18). At 6 months post-AZA initiation, 41 (80.4%) of patients received RBCs (mean 10.8 units; IQR 1–17.5); between 6–12 months after AZA initiation, 26 (55.3%) patients (mean 7.8 units; IQR 0–11.5; 4 patients excluded for deaths/progression/lack of follow-up); and between 12–18 months, 14 (45.2%) patients (mean 6.7 units, IQR 0–11.5; 20 patients excluded). The cost per patient for RBC transfusions was $14,336 over the six months prior to AZA start, and $14,082, $10,533, $8,912 (1.8%; 35.3%; 62.7% reduction) at 6, 12 and 18 months after AZA initiation, respectively. Conclusions: At 6 months post-AZA initiation, more MDS patients received transfusions but fewer RBCs were transfused when compared to 6 months prior to AZA. At 12 and 18 months, fewer MDS patients received transfusions and fewer RBCs were used compared to both 6 months pre- and post-AZA administration. At 18 months, there was a 63% reduction in RBC costs from pre-AZA initiation. Disclosures: Seung: Celgene: Research Funding. Mittmann:Celgene: Research Funding. Wells:Celgene: Honoraria, Membership on an entity's Board of Directors or advisory committees, Research Funding; Alexion: Honoraria, Membership on an entity's Board of Directors or advisory committees; Novartis: Honoraria, Membership on an entity's Board of Directors or advisory committees, Research Funding. Kim:Celgene: Employment. Buckstein:Celgene: Honoraria, Research Funding.

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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,274
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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