Population survival impact of new targeted and immune based therapies for metastatic or unresectable melanoma
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionNew classes of drugs for metastatic or unresectable melanoma (MM) have shown improved survival in randomized trials (e.g., anti-CTLA-4, anti-PD-1, BRAF/MEK inhibitors). We sought to describe uptake of these new drugs and their impact on population-based survival outcomes of MM. Objectives and ApproachWe sought to describe uptake of these new drugs and their impact on population-based survival outcomes of MM. This was a retrospective, population-based cohort study of all treated MM in Ontario 2007-2015. Administrative data sources from the Institute for Clinical Evaluative Sciences (ICES) were utilized. Within ICES, cutaneous and non-cutaneous primaries were identified in the Ontario Cancer Registry. Administrative sources from Cancer Care Ontario, Ministry of Health and Long-Term Care, and Canadian Institute for Health Information identified patients treated with palliative systemic therapy, radiotherapy and metastatectomy. Temporal trends in utilization and survival were investigated. Survival by drug class was described. ResultsWe identified 2,793 MM patients. First treatment was systemic therapy (46%), radiotherapy (41%) or metastatectomy (14%). MM patient number increased from 270 in 2007 to 418 in 2015. Systemic treatment rose from 125 MM first treated in 2007 to 343 in 2015. New drug treatments increased from <6% of reported first-line regimens in 2007 to 82\% in 2015. 1-year and 2-year overall survival (OS) was 28% and 15% respectively for all MM in 2007-2009, rising to 46% and 35% for 2014-2015 (logrank p<0.001; adjusted hazard ratio (AHR) 0.56, 95% confidence interval (CI): (0.49,0.63)). Survival gains were largely in the subset treated primarily systemically, where new drugs were increasingly utilized (2-year OS 16% 2007-2009 vs. 44% 2014-2015 logrank p<0.001; AHR 0.46, 95% CI: (0.38,0.56)). Conclusion/ImplicationsUtilization of systemic therapy for MM has increased considerably in routine practice during 2007-2015; at least some of this increase relates to use of novel agents since 2011. In line with randomized trial findings, new drug adoption was associated with substantial increases in population-based MM survival.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».