Treatment Patterns Among Patients With Advanced Prostate Cancer in Brazil: An Analysis of a Private Healthcare System Database
Notice bibliographique
Résumé
Background: With the ongoing expansion of life-prolonging therapies approved to treat advanced prostate cancer, there is currently an unmet need to better understand real-world treatment patterns and identify optimal treatment sequencing for men with metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC). Methods: In this retrospective, observational cohort analysis, patients with confirmed mCRPC were identified in the Auditron claims database and used to describe mCRPC treatment patterns and trends in the Brazilian private healthcare system from 2014 to 2019. Demographics and clinical characteristics, prostate cancer stage at diagnosis, and type and number of treatment lines were evaluated. The primary endpoint was identification of the drugs used in first-line therapies in mCRPC, and the secondary endpoint included a description of sequential lines of therapy (second and third lines) in mCRPC. Results: A total of 168 electronic patient records were reviewed. Docetaxel was the most frequently used first-line treatment (35.7%), followed by abiraterone (33.3%) and enzalutamide (13.1%). Docetaxel, abiraterone, and enzalutamide also accounted for 34.6%, 28.0%, and 15.0%, respectively, of second-line therapies. In third-line therapies, cabazitaxel (26.1%), enzalutamide (23.9%), docetaxel (15.2%), and abiraterone (15.2%) were most commonly prescribed. Irrespective of stage at diagnosis, treatment patterns were similar once the disease progressed to the metastatic castration-resistance stage. Conclusions: Docetaxel was the most frequently utilized therapy for mCRPC treatment, followed by abiraterone and enzalutamide. Although the current analyses provide real-world insights into treatment patterns for patients with mCRPC in Brazil, additional real-world data are needed to further validate and expand on these findings.
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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».