Trends in Checkpoint Inhibitor Therapy for Advanced Urothelial Cell Carcinoma at the End of Life: Insights from Real-World Practice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Several immune checkpoint inhibitor therapies (CPIs) have been approved to treat metastatic urothelial cell carcinoma (mUC). Because of the favorable toxicity profile of CPI compared with chemotherapy, oncologists may have a low threshold to prescribe CPI to patients near the end of life. We evaluated trends in initiation of end-of-life systemic therapy in 1,637 individuals in the Flatiron Health Database who were diagnosed with mUC between 2015 and 2017 and who died. Rates of systemic therapy initiation in the last 30 and 60 days of life were 17.0% and 29.8%, respectively. The quarterly proportion of patients who initiated CPI within 60 days of death increased from 1.0% to 23% during the study period (ptrend < .001). After CPI approval, end-of-life CPI initiation significantly increased among patients with poor performance status (ptrend = .020) and did not significantly change among individuals with good performance status. The quarterly proportion of patients who initiated any systemic therapy at the end of life doubled (17.4% to 34.8%) during the study period, largely explained by increased CPI use. These findings suggest a dramatic rise in CPI use at the end of life in patients with mUC, a finding that may have important guideline and policy implications.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».