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Enregistrement W4366759859 · doi:10.1080/10428194.2023.2199340

Population-level impact of ibrutinib for chronic lymphocytic leukemia in British Columbia, Canada

2023· article· en· W4366759859 sur OpenAlexafffundabout
Rania S. Khelifi, Steven J.T. Huang, Kerry J. Savage, Diego Villa, David W. Scott, Khaled M. A. Ramadan, Joseph M. Connors, Laurie H. Sehn, Cynthia L. Toze, Alina S. Gerrie

Notice bibliographique

RevueLeukemia & lymphoma/Leukemia and lymphoma · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Lymphocytic Leukemia Research
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalVancouver General HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAbbVieLundbeck CanadaUniversity of British ColumbiaGlaxoSmithKline
Mots-clésIbrutinibDiscontinuationMedicineChronic lymphocytic leukemiaAdverse effectInternal medicinePopulationOncologyLeukemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ibrutinib has dramatically changed the treatment landscape for chronic lymphocytic leukemia (CLL) since its availability in British Columbia (BC), Canada in 2014. We analyzed patterns of use and real-world survival outcomes in 370 patients who received ibrutinib for first-line (1 L, n = 35) and relapsed/refractory (R/R, n = 335) CLL between 2014–2018 in BC. Dose reductions and interruptions were frequent in 32% and 27%, respectively. With a median follow-up of 27.6 months, 35% of patients discontinued ibrutinib, primarily for adverse events (AEs) rather than progressive disease. Over the course of treatment, 87% of patients experienced at least one adverse event. The 2-year overall survival (OS) and event-free survival (EFS) were excellent at 83.9% and 76.1%, respectively, with medians not reached. However, patients who discontinued ibrutinib had a median OS of 32.5 months and median EFS of only 3.8 months from time of discontinuation, highlighting the need to minimize toxicity in the real-world.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,319

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,266 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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