Comparison of patient characteristics and chromosomal abnormalities by first-line treatment in chronic lymphoid leukemia (CLL) patients in Canada.
Notice bibliographique
Résumé
e18029 Background: With recent approval of targeted agents and continued development of novel therapies, the first-line treatment of patients with chronic lymphocytic leukemia (CLL) has undergone a significant evolution in the past year. This retrospective study investigates patient characteristics and genetic abnormalities by first-line treatment choice in CLL patients in Canada. Methods: This study utilized IMS Brogan Enhanced Tumor Studies, an anonymised patient database collected through quarterly physician panel survey, which provides comprehensive insight into total cancer care. Patient characteristics (including age, co-morbidities and ECOG performance status), genetic markers and first-line drug treatments were identified in CLL patients treated in Canada between October 2013 and September 2014. Results: See Table. Analysis of 273 first-line CLL patients identified that younger patients (≤70) with more favorable disease characteristics (co-morbidities=0-1, good renal function, & ECOG=0-1) were predominantly treated with fludarabine-based regimens in the first-line. Older patients (>70) with less favorable disease characteristics (co-morbidities=2+, renal disease & ECOG=2-3) were mostly treated with chlorambucil-based regimens, bendamustine-based regimens and novel treatments in the first-line (see table). Of the 190 first-line CLL patients (70%) that were tested for chromosome abnormalities, 63% tested positive. 53% of patients possessing deletion 13q or trisomy 12 abnormalities were prescribed fludarabine-based regimens. Conversely, 44% of patients with 17p or 11q deletions were prescribed chlorambucil-based regimens. Conclusions: The analysis of first-line CLL patients in this study has identified differences in patient fitness and genetic markers. It therefore demonstrates the importance of these factors in determining treatment choice. First-line Treatment FLUD-based (exc. FCR) (n=75) FCR (n=45) CHLOR-based (n=78) BEND-based (n=21) NOVEL (n=5) Age ≤70: 68% ≤70: 86% >70: 59% >70: 62% >70: 25% Co-morbidities 0-1: 87% 0-1: 82% 2+: 41% 2+: 48% 2+: 40% Renal Disease 4% 9% 12% 29% 20% ECOG Status 0-1: 63% 0-1: 72% 2-3: 36% 2-3: 52% 2-3: 60%
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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 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».