Population-based patterns of granulocyte colony stimulating factor (GCSF) use in breast cancer (BrCa) patients receiving myelosuppressive chemotherapy.
Notice bibliographique
Résumé
9625 Background: Prophylaxis with GCSF can reduce hospitalization due to neutropenic fever, but early studies show that use of GCSF is frequently suboptimal. Our aims were to 1) characterize patterns of GCSF use in a population-based cohort of BrCa patients, 2) determine the rate of neutropenia and neutropenic fever in those who received and did not receive GCSF, and 3) identify patient and physician factors associated with appropriate GCSF prophylaxis. Methods: Patients diagnosed with BrCa from January to December 2008, seen at any 1 of 5 regional cancer centers in British Columbia, Canada and treated with chemotherapy protocols that posed >20% risk of neutropenic fever were reviewed. Using regression models that adjusted for confounders, the relationship between GCSF use and 1) various patient and physician characteristics and 2) treatment outcomes, such as neutropenic fever, were analyzed. Results: A total of 525 women were included: median age was 51 years (IQR 45 to 59 years), 38% reported smoking, 50% used alcohol regularly, 62% were ECOG 0, and 26% had private health insurance. In the entire cohort, 203 (38%) patients were given GCSF. Among those treated with GCSF, 80 (39%) and 123 (61%) individuals received GCSF as primary and secondary prophylaxis, respectively. Overall, neutropenia was noted in 292 (56%) cases while neutropenic fever was experienced by 117 (22%) patients. When compared to those who did not use GCSF, patients who used GCSF experienced a lower rate of neutropenia (15 vs 49%, p<0.01) and a decreased incidence of neutropenic fever (7 vs 13%, p<0.01). In regression models, patients lacking extended medical coverage (35 vs 49%, p=0.02), poor performance status (31 vs 53%, p=0.03), and those who were evaluated at non-teaching institutions (24 vs 68% p<0.01) were less likely to receive GCSF. Patients seen at non-teaching institutions were also given primary GCSF prophylaxis less frequently (15 vs 57%, p<0.01) than those at teaching centers. Conclusions: GCSF prophylaxis was associated improved neutropenia-related outcomes. However, use of GCSF was low in this population-based cohort of BrCa patients, especially in specific marginalized subgroups.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».