Real World Outcomes in Patients with Advanced Melanoma Treated in Alberta, Canada: A Time-Era Based Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Immune checkpoint and MAP kinase pathway inhibitors can significantly improve long-term survival for patients with melanoma. There is limited real-world data of these regimens’ effectiveness. We retrospectively analyzed 402 patients with unresectable and metastatic melanoma between August 2013 and July 2020 treated with immune checkpoint inhibitors and MAP kinase pathway targeted therapy in Alberta, Canada. Overall survival (OS) was compared using Kaplan–Meier and Cox regression analyses. Subgroup survival outcomes were analyzed by first-line treatment regime and BRAF mutation status. Three treatment eras were defined based on drug access: prior to August 2013, August 2013 to November 2016, and November 2016 to July 2020. Across each era, there were improvements in median OS: 11.7 months, 15.9 months, and 33.6 months, respectively. Patients with BRAF mutant melanoma had improved median OS when they were treated with immunotherapy in the first line as opposed to targeted therapy (median OS not reached for immunotherapy versus 17.4 months with targeted treatment). Patients with BRAF wild-type melanomas had improved survival with ipilimumab and nivolumab versus those treated with a single-agent PD-1 inhibitor (median OS not reached and 21.2 months). Our real-world analysis confirms significant survival improvements with each subsequent introduction of novel therapies for advanced melanoma.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».