Healthcare resource utilization trends in patients with acute myeloid leukemia ineligible for intensive chemotherapy receiving first‐line systemic treatment or best supportive care: A multicenter international study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This retrospective chart review examined real-world healthcare resource utilization (HRU) in patients with AML ineligible for intensive therapy who received first-line systemic therapy or best supportive care (BSC). METHODS: Data were collected anonymously on patients with AML who initiated first-line hypomethylating agents (HMA), low-dose cytarabine (LDAC), other systemic therapy, or BSC. HRU endpoints included hospitalizations, outpatient consultations, transfusions, and supportive care. RESULTS: Of 1762 patients included, 46% received HMA, 11% received LDAC, 17% received other systemic therapy, 26% received BSC; median treatment durations were 118, 35, 33, and 57 days, respectively. Most patients were hospitalized, most commonly for treatment administration, transfusion, or infection (HMA 82%, LDAC 93%, other systemic therapy 83%, BSC 83%). A median number of hospitalizations were 2-6 across systemic groups and two for BSC, with median durations of 8-18 days. Transfusion rates and outpatient consultations were highest for HMA (80% and 79%) versus LDAC (57% and 53%), other systemic therapy (57% and 63%), and BSC (71% and 66%). Antivirals/antibiotics and antifungals were used more frequently than growth factors (72-92%, 34-63%, and 7-27%, respectively). CONCLUSION: Patients with AML ineligible for intensive therapy have high HRU; novel therapies are needed to alleviate this burden.
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 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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».