Real-world comparative effectiveness of second-line ipilimumab for metastatic melanoma: a population-based cohort study in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: For novel cancer treatments, effectiveness in clinical practice is not always aligned with clinical efficacy results. As such it is important to understand a treatment's real-world effectiveness. We examined real-world population-based comparative effectiveness of second-line ipilimumab versus non-ipilimumab treatments (chemotherapy or targeted treatments). METHODS: We used a cohort of melanoma patients receiving systemic treatment for advanced disease since April 2005 from Ontario, Canada. Patients were identified from provincial drug databases and the Ontario Cancer Registry who received second-line ipilimumab from 2012 to 2015 (treated) or second-line non-ipilimumab treatment prior to 2012 (historical controls). Historical controls were chosen, to permit the most direct comparison to pivotal trial findings. The cohort was linked to administrative databases to identify baseline characteristics and outcomes. Kaplan-Meier curves and multivariable Cox regression models were used to assess overall survival (OS). Observed potential confounders were adjusted for using inverse probability of treatment weighting (IPTW). RESULTS: We identified 329 patients with metastatic melanoma (MM) who had received second-line treatments (189 treated; 140 controls). Patients receiving second-line ipilimumab were older (61.7 years vs 55.2 years) compared to historical controls. Median OS were 6.9 (95% CI: 5.4-8.3) and 4.95 (4.3-6.0) months for ipilimumab and controls, respectively. The crude 1-year, 2-year, and 3-year OS probabilities were 34.3% (27-41%), 20.6% (15-27%), and 15.2% (9.6-21%) for ipilimumab and 17.1% (11-23%), 7.1% (2.9-11%), and 4.7% (1.2-8.2%) for controls. Ipilimumab was associated with improved OS (IPTW HR = 0.62; 95% CI: 0.49-0.78; p < 0.0001). CONCLUSIONS: This real-world analysis suggests second-line ipilimumab is associated with an improvement in OS for MM patients in routine practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».