Time trends of drug-specific actionable adverse events among patients on androgen receptor antagonists: Implications for remote monitoring
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In light of COVID-19, reducing patient exposure via remote monitoring is desirable. Patients prescribed abiraterone/ enzalutamide are scheduled for monthly in-person appointments to screen for adverse events (AEs). We determined time trends of drug-specific actionable AEs among users of abiraterone/enzalutamide to assess the safety of remote monitoring. METHODS: A chart review was conducted on 828 prostate cancer patients prescribed abiraterone and/or enzalutamide. Data were collected to determine time to actionable first AEs, including hypertension, elevated liver enzymes (aspartate transaminase [AST], alanine transaminase [ALT]), hyperbilirubinemia, and hypokalemia. Survival analysis was used to determine time to AEs. RESULTS: In this study, 425 and 403 patients received enzalutamide and abiraterone, respectively. In total, 25.6% of those who took enzalutamide experienced an AE, compared to 28.8% of patients on abiraterone. For patients using abiraterone and experiencing an AE, cumulative incidence of AEs at three, six, nine, and 12 months were: 67.2%, 81.9%, 90.5%, and 93.9%, respectively. Among enzalutamide users experiencing an AE, cumulative incidence of AEs at three, six, nine, and 12 months were 51.4%, 70.7%, 82.6%, and 88.1%, respectively. The AEs associated with enzalutamide were hypertension and liver dysfunction (77.1% and 22.9%, respectively). In the abiraterone group, associated AEs were liver dysfunction (47.4%), hypertension (47.4%), and hypokalemia (5.2%). CONCLUSIONS: Attaining AEs secondary to abiraterone/enzalutamide decreases over time and tends to occur within the first six months of therapy. Most actionable AEs can be remotely monitored. Given COVID-19, remote monitoring after six months of initiating abiraterone or enzalutamide appears appropriate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».