Real-world treatment patterns, healthcare resource use and clinical outcomes of patients receiving second line therapy for advanced or metastatic gastric cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Second-line (2 L) chemotherapies for advanced or metastatic gastric cancer have shown improved survival but there is no commonly accepted standard of care. This study examines real-world patient characteristics, treatment patterns, healthcare resource use (HCRU) and clinical outcomes in this setting. METHODS: Retrospective chart reviews were performed at participating institutions from Australia, Canada, Italy and UK for adult patients receiving 2 L treatment for advanced/metastatic disease from January 2013 to July 2015. Data were collected for 12 months or until death. RESULTS: Two hundred eighty patients were included, mean age was 60.9 years and 68.9% were male. Half (51.8%) received monotherapy in 2 L, of whom 69.0% received taxanes. Irinotecan monotherapy was common in Australia (30.0% of monotherapy patients) and Canada (43.8%), but infrequent in Italy and UK. Doublet chemotherapy was used in 36.4% of 2 L patients, most commonly fluoropyrimidine + irinotecan. Use of targeted therapies (trastuzumab, ramucirumab) was infrequent except in Italy. Estimated median real-world progression-free survival (rwPFS) and real-world overall survival (rwOS) from the time of 2 L treatment initiation was 3.09 (95% CI: 2.76-3.68) and 6.54 (5.29-7.76) months, respectively, and estimated 12-month rwPFS and rwOS rate was 8 and 26%, respectively. Only a minority (26.8%) of patients were hospitalized during the follow-up period, with the lowest hospitalization in Italy (16.7%). Laboratory and imaging tests were performed for 93.2 and 70.4%, respectively. CONCLUSIONS: About half of patients received monotherapy as 2 L chemotherapy for advanced/metastatic gastric cancer and a third received doublets. Real-world clinical outcomes for 2 L treatment are poor and HCRU is considerable.
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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) | 0,001 | 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 ».