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Enregistrement W3013021092 · doi:10.5489/cuaj.6234

Abiraterone vs. docetaxel for metastatic hormone-sensitive prostate cancer: A microsimulation model

2019· article· en· W3013021092 sur OpenAlexaffvenue
Amanda Hird, Diana Magee, Douglas C. Cheung, Rano Matta, Girish S. Kulkarni, Robert K. Nam

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health NetworkHealth Sciences CentrePrincess Margaret Cancer CentreInstitute for Work & HealthSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDocetaxelAbirateroneProstate cancerOncologyInternal medicineMedicineAbiraterone acetateCancerAndrogen deprivation therapyAndrogen receptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Our aim was to determine whether androgen deprivation therapy (ADT) with abiraterone acetate (AA) or ADT with docetaxel chemotherapy (DC) resulted in improved quality-adjusted life years (QALYs) among men with de novo metastatic castration-sensitive prostate cancer (mCSPC) and the cost effectiveness of the preferred strategy using decision analytic techniques. METHODS: A microsimulation model with a lifetime time horizon was constructed. Our primary outcome was QALYs. Secondary outcomes included cost, incremental cost effectiveness ratio (ICER), unadjusted overall survival (OS), rates of second- and third-line therapy, and adverse events. A systematic literature review was used to generate probabilities and utilities to populate the model. The base case was a 65-year-old patient with de novo mCSPC. RESULTS: A total of 100 000 microsimulations were generated. Initial AA resulted in a gain of 0.45 QALYs compared to DC (3.36 vs. 2.91 QALYs) with an ICER of $276 251.82 per QALY gained with initial AA therapy. Median crude OS was 51 months with AA and 48 months with DC. Overall, 46.6% and 42.6% of patients received second-line therapy and 8.7% and 7.9% patients received third-line therapy in the AA and DC groups, respectively. Grade 3/4 adverse events were experienced in 17.6% of patients receiving initial AA and 22.3% of patients receiving initial DC. CONCLUSIONS: Although ADT with AA results in a gain in QALYs and crude OS compared to DC, AA therapy is not a cost-effective treatment strategy to apply uniformly to all patients. The availability of AA as a generic medication may help to close this gap. The ultimate choice should be based on patient and tumor factors.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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