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Enregistrement W2809872660 · doi:10.1177/1078155218784716

Real world evidence: Abiraterone use post-docetaxel in metastatic castrate-resistant prostate cancer

2018· article· en· W2809872660 sur OpenAlexaboutno aff
Alisha Shivji, Raafi Ali, Scott North, Michael Sawyer, Sunita Ghosh, Carole Chambers

Notice bibliographique

RevueJournal of Oncology Pharmacy Practice · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDocetaxelMedicineAbirateroneProstate cancerContext (archaeology)OncologyPharmacyAbiraterone acetateInternal medicineClinical trialChemotherapyCancerFamily medicineAndrogen deprivation therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The COU-AA-301 trial demonstrated that in men with metastatic castrate-resistant prostate cancer using abiraterone post-docetaxel increased overall survival. This study aims to assess this conclusion in a real world context. DESIGN: Retrospective chart review of a provincial Pharmacy BDM Database (a pharmacy dispensing software) and a provincial Electronic Chart (ARIA). Dispensing data, information on the state of the disease before and after abiraterone use, and information regarding effects of abiraterone were gathered. SETTING: Cancer centers in Alberta, Canada. PATIENTS: Metastatic castrate-resistant prostate cancer (CRPC) patients on abiraterone outside of a clinical trial who have previously had docetaxel chemotherapy for CRPC between February 2012 and May 2014. PRIMARY OUTCOME: Overall survival from the time of abiraterone initiation. RESULTS: Overall survival increase of 17 months was consistent with the survival increase of 14.8 months observed in the pivotal trial. CONCLUSION: Abiraterone is a valuable therapy post-docetaxel for metastatic CRPC, as in a real world context it demonstrated an increase in overall survival that was consistent with the findings of the clinical trial despite including a patient population of older age and lower performance status.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,087
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,087
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,189
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,331 · 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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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