Understanding real‐world treatment patterns and clinical outcomes in AL amyloidosis patients diagnosed in Canada: A population‐based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Amyloid light chain (AL) amyloidosis is a rare and chronic bone marrow disorder. Existing claims data can be used to help understand the real-world treatment patterns and outcomes of this patient population. Various population-based administrative databases in Alberta, Canada were queried from 2010 to mid-2019 to identify cases of AL amyloidosis. Baseline patient and disease characteristics, sequencing of pharmacologic therapies, overall survival, and healthcare resource utilization were evaluated. A total of 215 individuals with AL amyloidosis were included. Among patients diagnosed between 2012 and 2019, 149 (85.1%) initiated first-line, 67 (38.3%) initiated second-line, 22 (12.6%) initiated third-line, and 11 (6.3%) initiated fourth-line systemic therapy. In the first-line setting, 99/149 (66.4%) received bortezomib, cyclophosphamide, and dexamethasone (CyBorD) and 21/149 (14.1%) received another bortezomib-based regimen. Survival from time of diagnosis improved over time, with a median overall survival of 25.8 months (95% CI: 9.8, 57.1) for individuals diagnosed in 2010-2011 versus 52.1 months (95% CI: 25.6, NA) for those diagnosed in 2012-2019. Despite this improvement, the proportion of individuals diagnosed in 2012-2019 who survived beyond five-years remained low (5-year survival: 48.4%; 95% CI: 40.9, 57.2) which highlights an unmet need for more efficacious therapies.
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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) | 0,000 | 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 ».