Impact of upstream use of novel hormonal therapy on progression of patients (pts) to metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC) in the United States (US).
Notice bibliographique
Résumé
92 Background: Novel hormonal therapies (nHTs) provide significant delay in disease progression in metastatic castration-sensitive prostate cancer (mCSPC) and non-metastatic (nm)CRPC. The impact of earlier use of these agents on the epidemiological burden of PC in the US was assessed. Methods: A disease stage transition model capturing pt flow through eight clinical states and tracking pt treatment history was used, with each nHT being used once. Progression-free survival (PFS) and overall survival (OS) data for each drug/regimen were derived from published sources where available. We analyzed scenarios 1) no nHTs and 2) with nHTs: (abiraterone acetate + prednisone [AAP], apalutamide [APA] and enzalutamide [ENZA] in high-risk mCSPC, and APA and ENZA in low-risk mCSPC and in high-risk nmCRPC). Resultant state progression parameters were compared, evaluating the impact of nHTs. The assumed nHT utilization was 17.2% in high-risk mCSPC, 7.1% in low-risk mCSPC, and 60.0% in high-risk nmCRPC. Results: For 2018, the model resulted in PC incidence of 240,150 and prevalence of 2,445,173; 49,450 pts progressed to mCRPC, 42% from PSA biochemical recurrence, 31% from mCSPC, and 27% from nmCRPC states. Longer PFS and OS afforded by novel treatments extended the mean time spent from 4.4 to 4.7 yrs in mCSPC and from 2.4 to 3.0 yrs in nmCRPC. This further resulted in reduction in inflow to mCRPC over 2019 – 2025 (table). Conclusions: Novel hormonal therapies are currently used earlier in PC, a trend anticipated to intensify. The disease model shows this change in the treatment paradigm to result in delaying progression to mCRPC and increasing OS in PC.[Table: see text]
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».