MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3097304857 · doi:10.1182/blood-2020-134819

Increased Health Resource Utilization with the Introduction of Matrix for First-Line Treatment of Primary Central Nervous System Lymphoma

2020· article· en· W3097304857 sur OpenAlexaffabout
Dixon Pinto, Christopher Hillis

Notice bibliographique

RevueBlood · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCNS Lymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensJuravinski Cancer CentreMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRegimenCytarabineThioTEPAPrimary central nervous system lymphomaInternal medicineChemotherapy regimenRituximabSurgeryChemotherapyLymphomaCyclophosphamide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Prior to 2016, Primary Central Nervous System Lymphoma (PCNSL) was treated using High-Dose Methotrexate (HD-MTX) +/- Cytarabine. Since 2016, the MATRix regimen (HD-MTX, Cytarabine, Thiotepa, Rituximab) was adopted based on the IELSG32 study (Ferreri et al. Lancet 2016). Information on health resource utilization (HRU) for the MATRix regimen compared to prior standards of care is limited. We sought to investigate HRU in PCNSL patients treated with the MATRix regimen compared to other HD-MTX regimens at a single institution. Methods: Adults (≥18years) with a diagnosis of PCNSL between January 1, 2009 and December 31, 2018 and treated with a HD-MTX regimen were included. All patients were treated in Hamilton, ON, Canada and had complete treatment data available. Patient characteristics, including age, sex, malignancy type, chemotherapy regimen, length and number of hospitalizations, and transfusion data were obtained through electronic health records. Patients treated for relapsed/refractory disease were excluded. Patients were categorized based on the treatment regimen received. Results: Fifty-one patients [20 (39.2%) female] were included. Median age was 69.0 [range, 41 to 87]. 17 (33.3%) patients were treated with MATRix, 14 (27.5%) with HD-MTX + Cytarabine, and 18 (35.3%) with HD-MTX only. 2 (3.9%) patients were treated with other drug regimens and excluded from analysis. The mean overall length of stay (LOS) was 92.6 days [95%CI, 48.9 to 136.3] in the MATRix group, 70.5 days [95%CI, 37.4 to 103.6] in the HD-MTX + Cytarabine group, and 40.6 days [95%CI, 25.6 to 55.5] in the HD-MTX group. Mean LOS was significantly shorter in the HD-MTX group compared to MATRix group (P = 0.04), all other comparisons for LOS were not statistically significant. The mean number of red blood cell units transfused per patient was 11.5 [95%CI, 8.4 to 14.5] in the MATRix group, 10.6 [95%CI, 3.5 to 17.8] in the HD-MTX + Cytarabine group, and 1.9 [95%CI, 0.7 to 3.2] in the HD-MTX group. There were significantly more red blood cell units transfused per patient with MATRix compared to HD-MTX (RR 1.54, 95%CI, 1.05 to 2.27, P = 0.03) but not HD-MTX + Cytarabine compared to HD-MTX (RR 1.40, 95%CI, 0.92 to 2.15, P = 0.12) or HD-MTX + Cytarabine compared to MATRix (RR 1.10, 95%CI, 0.86 to 1.40, P = 0.45). The mean number of pooled platelet units transfused was 8.1 [95%CI 4.0 to 12.1] for the MATRix group, 5.3 [95%CI, 0.9 to 9.7] for the HD-MTX + Cytarabine group, and 0.7 [95%CI, 0 to 1.5] for the HD-MTX group. There were significantly more platelet blood cell units transfused per patient in the MATRix group compared to the HD-MTX group (RR 2.47, 95%CI, 1.24 to 4.92, P = 0.01), all other comparisons were not significant. Conclusion: Our institution observed that the HRU, assessed through LOS, and number of red blood cell and platelet transfusions, in PCNSL patients was significantly higher for patients treated with a MATRix regimen in comparison to a HD-MTX only regimen but not a HD-MTX + Cytarabine regimen. These findings highlight important implications for assessing the impact to patients and systems when a new standard of care is adopted. Additionally, beyond drug acquisition costs these considerations may make the adoption of regimes such as MATRix prohibitive for resource limited settings. Disclosures Hillis: Roche: Honoraria.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,227 · 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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBloodMême sujetCNS Lymphoma Diagnosis and TreatmentTravaux en français237 207