Real world patterns of treatment sequencing in Canada for metastatic castrate-resistant prostate cancer.
Notice bibliographique
Résumé
320 Background: The Canadian GU Research Consortium (GURC) was recently established to bring advanced prostate cancer centres together to collaborate on research, education, and adoption of best practices. As an initial step to inform the work of the GURC, an electronic questionnaire was designed to assess management of advanced prostate cancer care in Canada and how prostate cancer treatments are sequenced in a real-world setting. Methods: A 59-item online questionnaire was developed by a multidisciplinary scientific committee to measure physician practices, patterns of care, treatment sequencing, and management of mCRPC. After pre-testing, the online questionnaire was sent to 93 urologists, uro-oncologists, medical oncologists, radiation oncologists, and general practitioner oncologists who are actively involved in the treatment of prostate cancer. Results: A total of 49 (53%) respondents completed the questionnaire between April 17, 2017 to May 17, 2017. Based on physician reports, the most frequently used treatment for first-line mCRPC was AR-targeted therapy (94%, n = 46 physicians) such as abiraterone acetate plus prednisone and enzalutamide. Among those 46 physicians, AR-targeted therapy was usually followed by docetaxel second-line therapy (57%, 31 physicians). The most common line 1 to line 3 treatment sequence for mCRPC was: AR-targeted therapy--Docetaxel--AR-targeted therapy (35%, 17 physicians), followed by AR-targeted therapy--Docetaxel--Radium 223 (14%, n = 7), Provincial differences were observed in the line 1 to line 3 treatment sequences, which aligned to variation in provincial policies for access to the treatments. In patients previously treated with docetaxel in the hormone sensitive setting, the most frequently used treatment for first-line mCRPC was AR-targeted therapy (76%, 37 physicians). Conclusions: AR targeted therapy followed by docetaxel is the predominant pattern of practice for management of mCRPC, with variability beyond these lines of therapy. Prospective ongoing work through the GURC in research, education and best practices will aim to understand these practice patterns.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».