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Enregistrement W2765329477 · doi:10.1080/10428194.2017.1387904

Improved survival outcomes with the addition of rituximab to initial therapy for chronic lymphocytic leukemia: a comparative effectiveness analysis in the province of British Columbia, Canada

2017· article· en· W2765329477 sur OpenAlexaffabout
Lauren J. Lee, Cynthia L. Toze, Steven J.T. Huang, Tanya L. Gillan, Joseph M. Connors, Laurie H. Sehn, Hélène Bruyèrè, Heather A. Leitch, Khaled M. A. Ramadan, Alina S. Gerrie

Notice bibliographique

RevueLeukemia & lymphoma/Leukemia and lymphoma · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Lymphocytic Leukemia Research
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalSt. John’s Health Sciences CentreVancouver General HospitalBC Cancer AgencyUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemoimmunotherapyRituximabMedicineChronic lymphocytic leukemiaInternal medicineOncologyChemotherapyCohortPopulationClinical trialPurine analogueLeukemiaImmunologyLymphoma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chemoimmunotherapy with rituximab improves survival in clinical trials in upfront chronic lymphocytic leukemia (CLL) treatment. This study compared clinical outcomes with and without rituximab added to first-line chemotherapy in a provincial cohort of CLL patients. Between 1973 and 2014, 1345 patients received CLL treatment: 48% with rituximab, 52% chemotherapy alone. Median overall survival (OS) and treatment-free survival (TFS) were significantly longer with rituximab: OS 8.9 vs. 6.2 years, p < .0001; TFS 3.6 vs. 2.1 years, p < .0001. Addition of rituximab to chemotherapy was a strong independent predictor of mortality with a 32% mortality reduction after controlling for co-variates (age, sex, stage, and treatment with purine analogs). This large population-based study complements clinical trial and registry data demonstrating the benefit of adding rituximab to first-line CLL therapy and adds further evidence of the efficacy of rituximab-based chemoimmunotherapy in a real-world setting.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,606
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations10
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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