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Enregistrement W2613372458 · doi:10.1182/blood.v128.22.3079.3079

Adherence to Chronic Myeloid Leukemia Monitoring and Treatment Guidelines in Canadian Registries

2016· article· en· W2613372458 sur OpenAlexaffabout
Christopher Hillis, Lambert Busque, Julie Stakiw, Donna L. Forrest

Notice bibliographique

RevueBlood · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Myeloid Leukemia Treatments
Établissements canadiensBC Cancer AgencySaskatchewan Cancer AgencyUniversité de MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalHôpital Maisonneuve-RosemontMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineImatinib mesylateDisease registryImatinibFamily medicineMyeloid leukemiaDasatinibCancer registryClinical trialCancerInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Registry data in chronic myeloid leukemia (CML) complement clinical trial data, and can help determine how closely real world clinical practice adheres to guidelines. Several reports addressing this issue have suggested adherence to monitoring guidelines varies. However, no Canadian data on this topic has been published to date. To provide insight into this issue, we present data from the British Columbia (BC), Saskatchewan (SK), Ontario (ON) and Quebec (QC) CML registries. Methods: Data on cytogenetic and molecular monitoring were analyzed for CML patients treated with first-line imatinib from 2001-2015 in the BC registry, 2009-2014 in the SK registry and 2001-2014 in the ON registry. From 2006, clinicians in BC and SK were advised to follow the European LeukemiaNet (ELN) monitoring recommendations. Molecular monitoring of BCR-ABL for these provinces was conducted at the BC Cancer Agency Molecular Genetics Laboratory according to standard practices. In ON, clinicians were not advised to follow any particular guidelines and molecular and cytogenetic tests were conducted by the Hamilton Regional Laboratory Medicine Program using contemporary standards. In QC, province-specific guidelines were in place beginning in 2012 (see www.gqr-lmc-nmp.ca for specific guidance). Treatment patterns for patients treated with first-line imatinib from BC, SK and QC were analyzed for the 2001-2015, 2001-2014 and 2002-2012 time periods, respectively. Results: Monitoring data were collected for 234, 58 and 104 patients from BC, SK and ON, respectively. As shown in table 1, adherence to monitoring recommendations in Canada was 70% to 80% at 12 months. Treatment data were available for 234 BC patients, 73 SK patients, and 223 QC patients. Data on adherence to treatment recommendations were available for 58 SK patients diagnosed with CML and treated with first-line imatinib between 2009 and 2014. Of these 58 patients, over a quarter (n=15) experienced treatment failure or failed to meet ELN milestones without a change in therapy. Smaller proportions of patients receiving first-line imatinib therapy in BC and QC remained on imatinib therapy (see table 2). Discussion and Conclusions: These data suggest there is room for improvement with regards to adherence to CML monitoring and treatment recommendations in Canada. However, assessment of adherence to recommendations and inter-provincial comparisons are limited by the fact that monitoring and treatment guidelines have evolved over the data collection time period, as well as by differences in data collection strategies. For instance, in the ON registry, monitoring at the 3-month time point may be lower as testing was not typically conducted at 3 months in ON during the early 2000s. The opposite pattern observed in BC (with higher testing rates at 3 months dropping off by 18 months) may be attributable to the strict time period definition, with more patients receiving testing outside of the 4-week window after 1 year or more on treatment. In spite of these limitations, data collection through these registries continues to improve our understanding of real world CML populations and its management in Canada, as well as to spur initiatives aimed at improving CML care. This study was sponsored by Bristol-Myers Squibb. Professional medical writing and editorial assistance was provided by MedPlan Communications Inc. and was funded by Bristol-Myers Squibb. Disclosures Hillis: Novartis: Consultancy, Honoraria, Research Funding, Speakers Bureau; BMS: Honoraria; Celgene: Consultancy. Busque:Novartis: Honoraria, Research Funding, Speakers Bureau; BMS: Honoraria, Speakers Bureau; Pfizer: Honoraria, Speakers Bureau. Stakiw:Roche: Research Funding; BMS: Honoraria; Novartis: Honoraria, Speakers Bureau; Amgen: Honoraria, Speakers Bureau; Celgene: Honoraria, Speakers Bureau; Jansen: Honoraria, Speakers Bureau. Forrest:BMS: Consultancy, Research Funding; Ariad: Honoraria, Speakers Bureau.

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)0,047
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,158
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 enseignants0,944
Score d'incertitude au seuil0,403

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0470,158
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,018
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,268 · 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
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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