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Enregistrement W2988728533 · doi:10.1002/cam4.2705

Real‐world outcomes of FOLFIRINOX vs gemcitabine and nab‐paclitaxel in advanced pancreatic cancer: A population‐based propensity score‐weighted analysis

2019· article· en· W2988728533 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.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueCancer Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic and Hepatic Oncology Research
Établissements canadiensMount Sinai HospitalHealth Sciences CentreCanadian Centre for Applied Research in Cancer ControlOntario Institute for Cancer ResearchHamilton Health SciencesUniversity of TorontoCancer Care OntarioSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGemcitabineFOLFIRINOXMedicinePancreatic cancerInternal medicineFebrile neutropeniaPopulationPropensity score matchingHazard ratioProportional hazards modelCancer registryNeutropeniaSurgeryCancerChemotherapyConfidence intervalIrinotecan

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In Ontario, FOLFIRINOX (FFX) and gemcitabine + nab-paclitaxel (GnP) have been publicly funded for first-line unresectable locally advanced pancreatic cancer (uLAPC) or metastatic pancreatic cancer (mPC) since April 2015. We examined the real-world effectiveness and safety of FFX vs GnP for advanced pancreatic cancer, and in uLAPC and mPC. METHODS: Patients receiving first-line FFX or GnP from April 2015 to March 2017 were identified in the New Drug Funding Program database. Baseline characteristics and outcomes were obtained through the Ontario Cancer Registry and other population-based databases. Overall survival (OS) was assessed using Kaplan-Meier and weighted Cox proportional hazard models, weighted by the inverse propensity score adjusting for baseline characteristics. Weighted odds ratio (OR) for hospitalization and emergency department visits (EDV) were estimated from weighted logistic regression models. RESULTS: For 1130 patients (632 FFX, 498 GnP), crude median OS was 9.6 and 6.1 months for FFX and GnP, respectively. Weighted OS was improved for FFX vs GnP (HR = 0.77, 0.70-0.85). Less frequent EDV and hospitalization were observed in FFX (EDV: 67.8%; Hospitalization: 49.2%) than GnP (EDV: 77.7%; Hospitalization: 59.3%). More frequent febrile neutropenia-related hospitalization was observed in FFX (5.8%) than GnP (3.3%). Risk of EDV and hospitalization were significantly lower for FFX vs GnP (EDV: OR = 0.68, P = .0001; Hospitalization: OR = 0.76, P = .002), whereas the risk of febrile neutropenia-related hospitalization was significantly higher (OR = 2.12, P = .001). Outcomes for uLAPC and mPC were similar. CONCLUSION: In the real world, FFX had longer OS, less frequent all-cause EDV and all-cause hospitalization, but more febrile neutropenia-related hospitalization compared to GnP.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,002
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)0,0020,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,328 · 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