Examining Treatment Patterns and Real-World Outcomes in Chronic Lymphocytic Leukemia Using Administrative Data in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Information on the real-world experience of Canadians diagnosed with chronic lymphocytic leukemia (CLL) is limited. This study was conducted to report treatment patterns and outcomes of CLL using Ontario administrative data. A retrospective cohort study was conducted in patients diagnosed with CLL between 1 January 2010 and 31 December 2017 identified in the Ontario Cancer Registry (OCR). Data were accessed using the Institute of Clinical Evaluative Sciences (ICES), which collects various population-level health information. In the Ontario Cancer Registry, 2887 CLL patients receiving treatment and diagnosed between 2010-2017 were identified. Fludarabine, cyclophosphamide and rituximab (FCR) chemoimmunotherapy was most frequently used as a first line, but use declined since ibrutinib and obinutuzumab combinations were funded in 2015. In patients treated with frontline FCR, survival at year one was 89% pre-2015 and 96% post-2015; at year four, survival was 73% and 87%, respectively. Survival in patients treated with frontline chlorambucil was 76% pre-2015 and 75% post-2015 in year 1, and 45% and 56% in year 3. Our analysis shows that, as the treatment landscape for CLL has shifted, use of newer and novel agents as a first line or earlier in the relapsed/refractory setting has resulted in improved survival outcomes.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».