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Enregistrement W2979384469 · doi:10.1182/blood.v116.21.1504.1504

Combined Modality Therapy Versus Chemotherapy Alone as An Induction Regimen for Primary CNS Lymphoma: a Decision Analysis.

2010· article· en· W2979384469 sur OpenAlexaff
Anca Prica, Kelvin Chan, Lisa K. Hicks, Matthew C. Cheung

Notice bibliographique

RevueBlood · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCNS Lymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalPrincess Margaret Cancer CentreHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLife expectancyOncologyInternal medicineRegimenChemotherapyCytarabineChemotherapy regimenInduction chemotherapySurgeryPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Abstract 1504 Background: Induction therapy for non-HIV, primary CNS lymphoma is centered on high-dose methotrexate (MTX) as the most effective chemotherapeutic agent. Combined modality therapy (CMT) using high-dose MTX and whole brain radiotherapy (WBRT) has improved response rates compared to chemotherapy alone. The trade-off is a significant risk of delayed, treatment-related neurotoxicity (NT), leading to significant morbidity and mortality. This risk of NT is greater in patients over the age of 60. As data from randomized controlled trials is not available and it is unlikely to be generated in the future, we performed a decision analysis to explore the implications of the trade-off between improved tumor control with CMT, and decreased NT with chemotherapy. Our analyses compared life expectancy and quality-adjusted life expectancy with these two strategies. Methods: We developed a Markov decision-analytic model to compare CMT versus chemotherapy alone for a hypothetical cohort of 60 year old patients newly-diagnosed with primary CNS lymphoma. The model simulates the clinical course of patients over a 5 year time horizon, with the end-points of life expectancy and quality-adjusted life expectancy. The baseline probabilities used in the model were derived from a systematic review of published studies. Key variables included response, relapse and survival rates with CMT versus chemotherapy alone, risk of developing NT with each strategy, including severe NT, and the estimated survival once NT develops. The model incorporated data on health state utilities, which were derived from a survey of expert physicians who treat patients with primary CNS lymphoma. All patients who received chemotherapy alone as induction therapy were assumed to have received salvage radiotherapy upon relapse. The utility of having active disease was assumed to overcome any ill effects from neurotoxicity. Sensitivity analyses were performed for key variables. Results: The life expectancy was 2.96 years for the CMT strategy and 2.82 years for the chemotherapy alone strategy (with deferred salvage radiotherapy). This yielded a net benefit of 0.14 years for the CMT strategy. The quality-adjusted life expectancies for the two strategies were 2.01 and 1.73 quality-adjusted life years (QALYs), with an expected benefit from CMT as induction therapy of 0.28 QALYs. Sensitivity analysis demonstrated that the model was robust to key variables. The model favoured treating patients with CMT unless the hazard ratio (HR) of time to first relapse with chemotherapy alone versus CMT was <1.02, a lower HR than reported in the literature (base case assumption HR: 2.12). The model was robust to the plausible ranges in probability of developing NT (base probability: 0.18 at 1yr). It favoured treating patients with CMT unless the rate of neurotoxicity was more than 73% at 1yr, a rate not encountered in the published literature. On microsimulation (100 000 trials), 85% of the simulations showed that CMT was the preferred strategy compared to chemotherapy alone. Conclusion: The preferred induction strategy for patients with primary CNS lymphoma appears to be CMT. This strategy maximizes life expectancy, and quality adjusted life years. The model was robust to sensitivity analyses of key variables tested through the plausible ranges obtained from the published literature. Disclosures: No relevant conflicts of interest to declare.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,128

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,010
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2010
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