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Enregistrement W3081404079 · doi:10.1182/blood.v130.suppl_1.2186.2186

Treatment Patterns and Healthcare Resource Utilization in Patients with FLT3-Mut and FLT3-Wt Acute Myeloid Leukemia: A Multi-Country Medical Chart Study

2017· article· en· W3081404079 sur OpenAlexaboutno aff
James D. Griffin, Hongbo Yang, Yan Song, David Kinrich, Cat N. Bui

Notice bibliographique

RevueBlood · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMyeloid leukemiaInternal medicineHealth careOncologyFamily medicinePediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: FLT3 is a frequently mutated gene in acute myeloid leukemia (AML) with two main types of mutations: internal tandem duplication (ITD) and point mutations in the tyrosine kinase domain (TKD). FLT-mut AML is associated with poor prognosis. With the development of new therapies in AML, especially those targeting FLT3-mut, there is a need to understand the current treatment (tx) patterns and healthcare resource utilization (HRU) among AML patients. The current study used real-world data from medical records to evaluate tx patterns and HRU among adult AML patients. Methods: Hematologists and oncologists were recruited from 10 countries (US, Canada, UK, France, Germany, Italy, Spain, Netherlands, Japan, and South Korea) from an established physician panel. Eligible patients were randomly selected by physicians and were categorized into 6 cohorts: 1) newly diagnosed (ND) FLT3-mut patients Results: The study included 1,027 AML patients-183 FLT3-mut and 186 FLT3-wt ND patients Conclusions: Using real-world data of AML patients in multiple countries, this study reveals a considerable amount of heterogeneity of tx pattern, including many tx not consistent with tx guidelines. FLT3-mut patients tended to receive more aggressive tx, consistent with fact that the mutation confers a poor prognosis. It also demonstrates extensive HRU among these patients, particularly among R/R cohorts. The study provides timely evidence to understand the current tx landscape and to highlight the substantial unmet needs among AML patients. Disclosures Griffin: Novartis: Consultancy, Research Funding; Astellas Pharma Global Development: Consultancy. Yang: Analysis Group Inc.: Employment; Novartis Pharmaceutical Corporation: Other: Author is an employee of Analysis Group, which received consulting fees from Novartis for this study. Song: Analysis Group: Employment. Kinrich: Analysis Group: Employment. Bui: Astellas Pharma Global Development: Employment.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,292 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
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