Real-World Systemic Therapy Treatment Patterns for Squamous Cell Carcinoma of the Head and Neck in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: In the present study, we examined real-world treatment patterns for squamous cell carcinoma of the head and neck (scchn) in Canada, which are largely unknown. Methods: Oncologists across Canada provided data for disease history, characteristics, and treatment patterns during May-July 2016 for 6-8 consecutive patients receiving first-line or second-line drug treatment for scchn (including locally advanced and recurrent or metastatic disease). Results: Information from 16 physicians for 109 patients receiving drug treatment for scchn was provided; 1 patient was excluded from the treatment-pattern analysis. Median age in the cohort was 63 years [interquartile range (iqr): 57-68 years], and 24% were current smokers, with a mean exposure of 26.2 ± 12.7 pack-years. The most common tumour site was the oropharynx (48%). Most patients (84%) received platinum-based regimens as first-line treatment (44% received cisplatin monotherapy). Use of cetuximab-based regimens as first-line treatment was limited (17%). Of 53 patients receiving second-line treatment, 87% received a first-line platinum-based regimen. Median time between first-line treatment with a platinum-based regimen and initiation of second-line treatment was 55 days (iqr: 20-146 days). The most common second-line regimen was cetuximab monotherapy (43%); platinum-based regimens were markedly infrequent (13%). Conclusions: Our analysis provides real-world insight into scchn clinical practice patterns in Canada, which could inform reimbursement decision-making. High use of platinum-based regimens in first-line drug treatment was generally reflective of treatment guidelines; cetuximab use in the second-line was higher than anticipated. Additional real-world studies are needed to understand the effect of novel therapies such as immuno-oncology agents on clinical practice and outcomes, particularly for recurrent or metastatic scchn.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».