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Enregistrement W4213087340 · doi:10.3390/curroncol29030115

The Real-World Experience of the Biosimilar (Grastofil®) to the Reference Biologic (Neupogen®) in Breast Cancer and Lymphoma: A Canadian Single-Centre Retrospective Study

2022· article· en· W4213087340 sur OpenAlexaffvenueabout
Gina Wong, Katie Wang, Mark Pasetka, Liying Zhang, Julia Lou, Habeeb Majeed, Jerome Flores, Emily Lam, Carlo DeAngelis

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeutropenia and Cancer Infections
Établissements canadiensUniversity Health NetworkHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiosimilarFilgrastimMedicineCancerBreast cancerRetrospective cohort studyInternal medicineNeutropeniaOncologyIncidence (geometry)Febrile neutropeniaChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Febrile neutropenia (FN) is a common side effect of cytotoxic chemotherapy that may result in poor treatment outcomes. The short acting granulocyte colony stimulating factors (G-CSF) act to stimulate granulocytes to increase production of white blood cells. The filgrastim biosimilar is useful, as it may provide a cheaper and equally effective treatment to FN. This study explored the usage of the filgrastim biosimilar (Grastofil®) and the reference biologic (Neupogen®) in breast cancer and lymphoma patients. A retrospective chart review of patients receiving Grastofil® from January 2017 to June 2019 or Neupogen® for primary prophylaxis of FN from January 2013 to December 2017 was conducted. The endpoints included the incidence of FN and the occurrence of dose reduction (DR) and dose delay (DD). One hundred and fifty-three Grastofil® patients were matched to 153 Neupogen® patients. This cohort was further split into breast cancer (n = 275) and non-Hodgkin’s lymphoma (n = 31) cohorts. After adjusting for chemotherapy cycles, the biosimilar filgrastim was non-inferior to the reference biologic based on FN incidence in addition to related outcomes including DR and DD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,659
Score d'incertitude au seuil0,955

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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