CNS Metastases in Epidermal Growth Factor Receptor Mutation–Positive Non–Small-Cell Lung Cancer: Impact on Health Resource Utilization
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Patients with epidermal growth factor receptor (EGFR) mutation-positive (EGFRm) non-small-cell lung cancer commonly experience disease progression in the CNS. Here, we assess the impact of CNS disease on resource utilization and outcomes in patients who are EGFRm. METHODS: We completed a retrospective review of all advanced patients who were EGFRm, referred to BC Cancer, and treated with a first- and/or second-generation EGFR tyrosine kinase inhibitor from 2010 to 2015. Baseline characteristics, systemic treatment, and CNS management were collected. We compared health resource utilization (HRU) between patients with CNS-negative disease and those with CNS metastases from the median time of CNS metastases diagnosis to death or last follow-up (9.1 months) and at 9 months preceding death or last follow-up for the CNS-negative group. RESULTS: Four hundred ninety-nine patients were referred, of which 68% were female; 51% were of Asian ethnicity; and 57%, 37%, and 6% were exon 19, 21, or other, respectively; with a median age of 66 years. Two hundred twenty-nine (46%) of 499 patients developed CNS metastases-39% at diagnosis and 61% over the course of disease. CNS metastases were managed with surgery with or without whole-brain radiotherapy (WBRT; 13%) WBRT alone (73%), stereotactic radiosurgery with or without WBRT (5%), or no CNS-directed therapy (9%). The median time from the development of CNS metastases diagnosis to death was 9.1 months. CNS-negative patients used less HRU versus patients that were CNS-positive in the 9 months preceding death or last follow-up-in the average number of clinic visits (8.53 v 12.71, respectively; P < .001), hospitalizations (0.43 v 0.76, respectively; P < .001), CNS imaging investigations (0.52 v 2.65, respectively; P < .001), emergency room visits (0.03 v 0.14, respectively; P = .001), palliative care unit admission (8% v 10%, respectively; P = .64), and hospice admission (3% v 19%, respectively; P < .001). CONCLUSION: The incidence of CNS metastases in patients with EGFRm is high and associated with increased HRU. Prevention or delay of CNS metastases with newer systemic therapy options may translate into lower resource utilization.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».