The Impact of Brain Metastases and Associated Neurocognitive Aspects on Health Utility Scores in EGFR Mutated and ALK Rearranged NSCLC: A Real World Evidence Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In lung cancer, brain metastases (BM) and their treatment are associated with high economic burden and inferior health-related quality of life. In the era of targeted therapy, real world evidence through health utility scores (HUS) is critical for economic analyses. MATERIALS AND METHODS: In a prospective observational cohort study (2014-2016), outpatients with stage IV lung cancer completed demographic and EQ-5D-3L surveys (to derive HUS). Health states and clinicopathologic variables were obtained from chart abstraction. Patients were categorized by the presence or absence of BM; regression analyses identified factors that were associated with HUS. A subset of patients prospectively completed neurocognitive function (NCF) tests and/or the FACT-brain (FACT-Br) questionnaire, which were then correlated with HUS (Spearman coefficients; regression analyses). RESULTS: < .01). HUS correlated with multiple elements of the FACT-Br and tests of NCF. CONCLUSION: r. Patients exhibiting disease control and those with oncogene-addicted tumors have superior HUS. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: rearrangement non-small cell lung cancer (NSCLC), a diagnosis of brain metastases no longer consigns the patient to an inferior health state suggesting that new economic analyses in NSCLC are needed in the era of targeted therapies. Additionally, the EQ-5D questionnaire is associated with measures of health-related quality of life and neurocognitive scores suggesting this tool should be further explored in prospective clinical studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».