Review of practice patterns of primary granulocyte-colony stimulating factor prophylaxis and impact on febrile neutropenia rate and chemotherapy delivery in patients with early breast cancer treated with modern adjuvant chemotherapy.
Notice bibliographique
Résumé
e19541 Background: Febrile neutropenia (FN) is a major complication of chemotherapy and is associated with substantial morbidity and mortality. Primary prophylaxis with granulocyte colony-stimulating factors (PP-G-CSF) is recommended for regimens with FN risk above 20%. We undertook a review of practice patterns of PP-G-CSF and impact on febrile neutropenia rate and chemotherapy delivery in patients with early breast cancer (EBC) treated with modern adjuvant chemotherapy (ACT) at the Cancer Centre of Southeastern Ontario. Methods: Women with EBC receiving at least one cycle of modern ACT (taxane containing regimens with or without anthracyclines) between January 2009 and December 2011 were included in our review. We collected demographic, disease-related, treatment-related, and outcome variables for each patient. Results: 239 women were treated with modern ACT during the specified period and were included in our analysis. Median age was 55 (32-80); 197 (82%) were <65 years and 148 (62%) were postmenopausal. 212 (89%) patients were treated with an anthracycline-taxane (A-T) regimen and 27 (11%) with a taxane (T) regimen. 145 patients (61%) received PP-G-CSF: 47 (32%) with filgrastim (F) and 98 (68%) with pegfilgrastim (PF). Of all patients 50 (21%) developed at least one FN episode. PP-G-CSF led to lower FN rate (15% vs 31%; p=0.002), reduced dose delay (17% vs 27%; p=0.060) and dose reduction (19% vs 25%; p=0.28) of planned ACT. In women receiving PP-G-CSF higher rate of FN was associated with age ≥ 65 years (27% vs 12% if < 65 years; OR 2.8, p=0.053); T regimen (30% vs 12% for A-T; OR 3.1, p=0.041) and F use (28% [n=13] vs 8% [n=8] with PF; OR 4.3, p=0.003). Conclusions: In this single-centre retrospective cohort study patients with EBC treated with modern ACT had a high rate of FN (31%) without PP-G-CSF. More than half (61%) of the patients received PP-G-CSF which led to fewer FN episodes and increased delivery of planned ACT; however, the risk of FN remained high at 15%. Factors linked to higher rate of FN despite PP-G-CSF were older age, taxane-based chemotherapy and use of filgrastim.
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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 | 0,003 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».