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Enregistrement W2892188128 · doi:10.1200/jco.2017.35.15_suppl.e19037

Cost burden of first-line antineoplastic treatment failure in patients with chronic lymphocytic leukemia.

2017· article· en· W2892188128 sur OpenAlexaff
Mekré Senbetta, Marie‐Hélène Lafeuille, Patrick Lefèbvre, Hela Romdhani, Bruno Émond, Song Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Lymphocytic Leukemia Research
Établissements canadiensGroup for Research in Decision Analysis
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineChronic lymphocytic leukemiaFludarabineRituximabInternal medicineCyclophosphamideConfidence intervalRegimenSurgeryLymphomaGastroenterologyLeukemiaOncologyChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e19037 Background: Treatment failure (TF) is associated with significant cost burden in patients with non-Hodgkin’s lymphoma (NHL) in the US. This study assessed treatment patterns and healthcare cost burden of first-line (FL) TF in patients with chronic lymphocytic leukemia (CLL), a subtype of NHL, overall, and for the top 5 FL regimens. Methods: A retrospective study of a large national claims database identified adult patients with CLL who initiated an antineoplastic agent (AA) after their first CLL diagnosis (index date) from 01/2011- 07/2016. Patients included had ≥12 and ≥6 months of observation pre- and post-index, respectively, and were treatment-naïve with no solid or selected blood malignancies in the pre-index period. FL therapy included AA administered within the first 30 days post-index. TF occurred at the earliest of: initiation of a new AA, resumption of initial treatment following a gap of ≥3 months, radiotherapy, stem cell transplant, or hospice care. The total cost difference between patients with and without FL TF was estimated using ordinary least squares regressions adjusted for baseline characteristics. Non-parametric bootstrap was used to estimate confidence intervals (CI) and p-values. Results: Among the 2,226 patients included (mean age: 68 years; female: 41%), 46% experienced FL TF. Overall, the average adjusted total cost difference between patients with and without FL TF was $3,011 per patient per month (PPPM) (95% CI: 2,400, 3,583; P < 0.001). Among the 5 most common FL regimens, fludarabine / cyclophosphamide / rituximab (FCR) regimen was associated with the highest PPPM cost of TF (N = 281; $4,758; 95% CI: 2,652, 7,346), followed by other cyclophosphamide-based regimens (N = 142; $4,579; 95% CI: 2,474, 6,311), chlorambucil-based regimens (N = 223; $3,761; 95% CI: 2,029, 5,602), bendamustine / rituximab (BR) regimen (N = 592; $3,163; 95% CI: 2,206, 4,148), and other rituximab-based regimens (N = 474; $3,030; 95% CI: 2,164, 3,956) (P < 0.001 for all). Conclusions: The most common FL regimens used in patients with CLL were associated with 46% treatment failure. Clinicians should consider the cost of treatment failure when selecting the initial therapy in these patients.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,094
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,342 · 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

Citations0
Publié2017
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