A Real-World Observational Study of the Use and Associated Costs of Treating Neuroendocrine Tumors With Somatostatin Analogs in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Somatostatin analogs (SSAs; lanreotide autogel and octreotide long-acting release) are used to treat neuroendocrine tumors; however, factors that influence SSA use are unclear. METHODS: This real-world, observational study collected data from private/public pharmacy claims for patients using SSAs in Canada. Data relating to dosing regimens, injection burden, treatment persistence, and costs were retrospectively analyzed for treatment-naive patients. RESULTS: Overall, 1545 patients were included in the analysis of dosing regimens, 908 for injection burden, 453 for treatment persistence, and 903 for treatment-associated costs. Compared with lanreotide, treatment with octreotide long-acting release was more likely associated with treatment above the maximum recommended dose (odds ratio, 16.2; 95% confidence interval, 4.3-136.2; P < 0.0001), higher weighted average long-acting SSA injection burden (13.4 vs 12.5, P < 0.0001), and a higher number of rescue medication claims per patient (0.22 vs 0.03, P < 0.0001). Treatment with lanreotide autogel was associated with greater treatment persistence (hazard ratio, 0.58; 95% confidence interval, 0.42-0.80; P = 0.001) and lower mean annual costs of treatment than octreotide long-acting release (Canadian dollars $27,829.35 vs $31,255.49; P < 0.0001). CONCLUSIONS: These findings provide valuable insight into SSA use in clinical settings and may inform treatment selection.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».