Real-world demographic and clinical characteristics of patients diagnosed with diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) in the United States (US).
Notice bibliographique
Résumé
e18347 Background: DLBCL, the most common type of non-Hodgkin lymphoma in the US, is associated with significant morbidity and mortality. In October 2015, DLBCL was differentiated from other related lymphoma entities with the advent of ICD-10-CM DLBCL-specific codes. With limited real-world data on patients (pts) with DLBCL in the modern treatment era, this study was conducted to characterize these pts. Methods: A retrospective study was conducted using the Optum Clinformatics Data Mart database (01/2013–03/2018). Pts ≥ 18 years of age with ≥ 1 hospitalization or ≥ 2 outpatient visits with an ICD-10-CM diagnosis code for DLBCL (or an antecedent diagnosis of other lymphoma, which may have been assigned before confirmation of DLBCL) after October 1st, 2015 (index date) and no prior ICD-9-CM code for unspecified DLBCL were identified as incident. Pts with an ICD-9-CM code for unspecified DLBCL before October 2015 (index date) were classified as prevalent. At least 12 months of continuous enrollment pre-index date (baseline period) was required. Pts with ICD-10-CM code for primary mediastinal B-cell lymphoma (PMBCL), baseline diagnoses of other malignancies such as Hodgkin lymphoma and multiple myeloma were excluded. Characteristics, including baseline comorbidities, healthcare resource utilization, and costs were assessed. Results: Among 4,074 DLBCL pts (3,201 incident; 873 prevalent), mean age ± standard deviation (SD) was 71 ± 12 years; 46% were female. Incident and prevalent pts had mean Charlson comorbidity index scores of 2.7 and 2.3, respectively. Most common baseline Elixhauser comorbidities were hypertension (68.4%), diabetes (31.1%), and cardiac arrhythmia (25.3%) in incident pts and hypertension (62.5%), diabetes (28.3%), and chronic pulmonary disease (20.6%) in prevalent pts. Mean ± SD number of baseline hospitalizations was 0.32 ± 0.83 and 0.21 ± 0.49 in incident and prevalent pts, respectively. Total mean ± SD baseline healthcare costs (before diagnosis) were $24,621 ± 45,628 for incident pts and $19,137 ± 29,307 for prevalent pts. Conclusions: This study documents substantial co-morbid and economic burden of incident as well as prevalent pts with DLBCL.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».