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Enregistrement W2981371759 · doi:10.1200/cci.19.00086

Impact of Increasing Wait Times on Overall Mortality of Chimeric Antigen Receptor T-Cell Therapy in Large B-Cell Lymphoma: A Discrete Event Simulation Model

2019· article· en· W2981371759 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJCO Clinical Cancer Informatics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreUniversity of GuelphUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChimeric antigen receptorMedicineLymphomaRefractory (planetary science)ChemotherapyInternal medicineOncologyImmunotherapyCancerBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The development of chimeric antigen receptor (CAR) T cells has transformed oncology treatment, with the potential to cure certain cancers. Although shown to be effective in selected populations and studies, CAR T-cell technology requires considerable health care resources, which may lead to additional wait times to access this type of treatment in future. The objective of our study was to estimate the potential impact of increasing wait times on CAR T-cell therapy effectiveness compared with standard chemotherapy for patients with relapsed/refractory diffuse large B-cell lymphoma. METHODS: A health system-level discrete event simulation model was developed to project the potential impact of wait times on CAR T-cell therapy for patients with relapsed/refractory diffuse large B-cell lymphoma. Waiting queues and health states related to treatment and clinical progression were implemented. Using data from the literature, we evaluated nine scenarios of using CAR T-cell therapy with wait times ranging from 1 to 9 months. The outcome of interest was 1-year all-cause mortality. RESULTS: Increasing the wait time of receiving CAR T-cell therapy from 1 to 9 months increased the predicted 1-year mortality rate from 36.1% to 76.3%. Baseline 1-year mortality was 34.0% in patients receiving CAR T-cell therapy with no wait times and 75.1% in patients treated with chemotherapy. This resulted in an increased relative mortality rate of 6.2% to 124.5% over a 1- to 9-month wait time compared with no wait time. CONCLUSION: We found that modest delays in CAR T-cell therapy significantly hinder its effectiveness. Because CAR T-cell therapy offers a potential cure, it is expected that the uptake rate will be substantially increased once the therapy is regularly funded by a health care system. Wait times may be prolonged if system resource availability does not match the demand. Strategies must be developed to minimize the impact of delays and reduce complications during waiting.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,591
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,378 · 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