Burden of illness in patients with acute myeloid leukemia aged ò65 years ineligible for intensive chemotherapy.
Notice bibliographique
Résumé
e18529 Background: Management of older patients with acute myeloid leukemia (AML) is challenging due to a higher comorbidity burden, poorer performance status and less favorable biology. This study assessed treatment patterns and healthcare resource utilization (HRU) in the US in patients diagnosed with AML aged ≥65 years who did not receive intensive chemotherapy. Methods: Patients aged ≥65 years with ≥2 diagnoses for AML were identified from the Truven Health MarketScan Analytics Databases (01/01/2011-07/31/2016). Patients had ≥1 bone marrow diagnosis procedure (BX; first AML diagnosis following BX defined as the index date), ≥12 months of continuous eligibility pre-index, no treatment with intensive chemotherapy at any time, no diagnosis for AML relapse or remission or stem cell transplant before BX, and <2 diagnoses for other blood cancers pre-index. Post-index treatment patterns and HRU were reported. Results: 1,492 patients with AML were identified (mean [standard deviation] age: 76.8 [7.0] years; 61% males). Mean post-index follow-up was 212 (255) days and 43% were treated with antineoplastic agents (AA). Most common first-line treatments were azacitidine (35%), decitabine (32%) and hydroxyurea (16%). 4% received low-dose cytarabine. Patients with ≥1 blood transfusion (61%) received 8.9 (9.5) transfusions per month during 177 (244) days on average. A total of 3% received stem cell transplant. Patients had a mean of 3.7 (5.3; pre-index: 0.4 [0.7]) days of hospitalization, 0.2 (1.4; pre-index: 0.0 [0.2]) days of hospice care, and 5.2 (4.5; pre-index: 2.6 [2.4]) office visits per month post-index. Compared to treated patients, untreated patients (32%; i.e., patients with no AA, blood transfusion or stem cell transplant) had fewer days of post-index follow-up (106 vs. 263), more days of hospitalization (4.8 vs. 3.2), and of hospice care (0.4 vs. 0.1), and fewer office visits (3.8 vs. 5.8) per month (all P<0.01). Conclusions: Patients ≥65 years diagnosed with AML not receiving intensive chemotherapy incurred more HRU after AML diagnosis. About a third was untreated and had higher HRU than treated patients. This suggests major unmet needs for well-tolerated treatment options for these patients.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».