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Enregistrement W2590414680 · doi:10.1200/jco.2016.34.2_suppl.521

Real world chart review of adverse event management in patients taking tyrosine kinase inhibitors (TKIs) for metastatic renal cell carcinoma (mRCC) by line of therapy (LoT).

2016· article· en· W2590414680 sur OpenAlexaboutno aff
Sandhya Srinivas, Dara Stein, Dana Y. Teltsch, Sunning Tao, Krishnan Ramaswamy

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMucositisSunitinibDiscontinuationStomatitisAdverse effectInternal medicinePazopanibRegimenDiarrheaDysgeusiaSorafenibIncidence (geometry)Renal cell carcinomaSurgeryChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

521 Background: This is the first real world study to describe adverse events of special interest (AESI) management for all available TKIs by LoT. A better understanding of optimal AE management can positively impact patient care. Methods: A chart review was conducted largely in community oncology practices in Canada and the US. Patients with mRCC were eligible if they started TKI monotherapy between Nov 15, 2010-Nov 15, 2013 and had ≥ 1 of 5 AESI onset ≤ 3 months post TKI start. AESI included fatigue, hypertension, diarrhea, hand-foot syndrome and stomatitis/mucositis. Data on patient demographics, medical history, drug regimen, and AESI management were collected. Results: 220 patients from 27 centers were included. 63% of patients received TKI in 1st, 22% in 2nd and 15% in 3rd LoT. TKIs included axitinib (9%), pazopanib (27%), sorafenib (8%) and sunitinib (55%). 376 AESI occurred in 220 patients; 87% were non-serious. Fatigue (62%), hypertension (37%), diarrhea (31%), stomatitis/mucositis (29%), and hand-foot syndrome (12%) were reported. 55% of AESI resolved/were resolving within 3.5 months of onset. 8% of patients received AESI prophylaxis (Px) and 59% received treatment (Tx). Incidence of stomatitis/mucositis declined as LoT progressed (37%, 16%, 12%). More patients in 1st vs. ≥ 2nd LoT had AESI related TKI discontinuation (17% vs. 12%), interruptions (17% vs. 12%) and reductions (43% vs. 32%). Fewer patients missed doses as LoT progressed (38%, 25%, 18%). Fatigue was the commonest AESI across LoT, and fatigue as a reason for therapy delay/interruption increased across LoT (7%, 14%, 50%). The rates of Tx or Px for fatigue remained low across LoT. Rates of AESI Px were low across the LoT (10%, 0.4%, 0.3%). More patients in 1st (61%) received AESI Tx vs. 2nd (47%) LoT. Conclusions: Most AESI were non-serious, and over half of patients received some form of AESI Tx. Fatigue was the most common yet least frequently Tx AESI. Very few patients received Px across LoT. More patients in 1st versus 2nd LoT experienced dose modifications/discontinuation and received AESI Tx. More emphasis on Px/Tx options for non-serious bothersome AEs is warranted.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,322 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
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