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Enregistrement W2970731184 · doi:10.1016/j.clml.2019.08.004

Comparison of Time to Next Treatment, Health Care Resource Utilization, and Costs in Patients with Chronic Lymphocytic Leukemia Initiated on Front-line Ibrutinib or Chemoimmunotherapy

2019· article· en· W2970731184 sur OpenAlexaff
Bruno Émond, Murali Sundaram, Hela Romdhani, Patrick Lefèbvre, Song Wang, Anthony R. Mato

Notice bibliographique

RevueClinical Lymphoma Myeloma & Leukemia · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Lymphocytic Leukemia Research
Établissements canadiensGroup for Research in Decision Analysis
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteJanssen Scientific AffairsSunesisAbbVieBeiGeneTG Therapeutics
Mots-clésMedicineChemoimmunotherapyIbrutinibHazard ratioInternal medicineOfatumumabRituximabChronic lymphocytic leukemiaOncologyLeukemiaConfidence intervalLymphoma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Studies assessing ibrutinib's economic burden versus chemoimmunotherapy (CIT) focused on pharmacy costs but not medical costs. This study compared time to next treatment (TTNT), health care resource utilization (HRU), and total direct costs among patients with chronic lymphocytic leukemia (CLL) initiating front-line ibrutinib single agent (Ibr) or CIT. MATERIALS AND METHODS: Optum Clinformatics Extended DataMart De-Identified Databases were used to identify adults with ≥ 2 claims with a CLL diagnosis initiating front-line Ibr or CIT from February 12, 2014 to June 30, 2017. Inverse probability of treatment weighting was used to control for potential differences in baseline characteristics between the Ibr and CIT cohorts. Two periods were considered: entire front-line therapy (until initiation of second-line therapy) and first 6 months of front-line therapy. Comparisons with a subgroup of CIT patients initiating bendamustine/rituximab (BR) were also conducted. RESULTS: TTNT was significantly longer for Ibr (N = 322) relative to CIT (N = 839; hazard ratio, 0.54; P = .0163; Kaplan-Meier rates [24 months]: Ibr = 88.6%, CIT = 75.9%) and the subset of CIT patients treated with BR (N = 455; hazard ratio, 0.54; P = .0208; Kaplan-Meier rates [24 months]: Ibr = 89.0%, BR = 79.0%). During the entire front-line therapy, Ibr patients had significantly fewer monthly days with outpatient visits (rate ratio = 0.75; P = .0200). Ibrutinib's higher pharmacy costs (mean monthly cost difference [MMCD] = $6,849; P < .0001) were offset by lower medical costs (MMCD = -$10,615; P < .0001), yielding net savings (MMCD = -$3,766; P < .0001) versus CIT. Ibr was associated with net savings (MMCD = -$5,569; P < .0001) versus BR. Cost savings and reductions in HRU were more pronounced during the first 6 months of front-line therapy. CONCLUSION: During front-line CLL treatment, Ibr was associated with longer TTNT, fewer monthly days with outpatient visits, and net monthly total cost reduction versus CIT and BR.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,325 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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