Comparison of Approaches for Measuring Adherence and Persistence to Oral Oncologic Therapies in Patients Diagnosed with Metastatic Renal Cell Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adherence and persistence studies face several methodologic difficulties, including short-term mortality. We compared approaches to quantify adherence and persistence to first line (1L) oral targeted therapy (TT) in patients diagnosed with metastatic renal cell carcinoma (mRCC). METHODS: Patients with mRCC ages 66 years or more who initiated TTs within 4 months of diagnosis were identified in the Surveillance, Epidemiology, and End Results Medicare-linked database (2007-2015). Adherence [proportion of days covered (PDC) >80%] was calculated using (i) PDC with a fixed 6-month denominator including then excluding patients who died within the 6 months and (ii) PDC with a denominator measuring time on treatment. Risk of nonpersistence was obtained by censoring death or treating death as a competing risk using cumulative incidence functions. RESULTS: Among 485 patients with mRCC initiating a 1L oral TT (sunitinib, 64%; pazopanib, 25%; other, 11%), 40% died within 6 months. Adherence was higher after restricting to patients who survived (60%) compared with including those patients and assigning zero days covered after death (47%). Risk of nonpersistence was higher when censoring patients at death, 0.91 [95% confidence interval (CI), 0.88-0.94], compared with treating death as a competing risk, 0.75 (95% CI, 0.71-0.79). CONCLUSIONS: Different approaches to handling death resulted in different adherence and persistence estimates in the metastatic setting. Future studies should explicitly report the proportion of patient deaths over time and explore appropriate methods to account for death as competing risk. IMPACT: Use of several approaches can provide a more comprehensive picture of medication-taking behavior in the metastatic setting where death is a major competing risk.
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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 | 0,027 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».