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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».