Estimating the Burden of Illness of Relapsed Follicular Lymphoma and Marginal Zone Lymphoma in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many patients with advanced follicular lymphoma (FL) and marginal zone lymphoma (MZL) relapse after first-line chemotherapy. OBJECTIVE: To examine healthcare resource utilization (HCRU) and cost, treatment patterns, progression, and survival of patients with FL and MZL who relapse after first-line treatment, in Ontario, Canada. METHODS: A retrospective, administrative data study identified patients with relapsed FL and MZL (1 January 2005-31 December 2018). Patients were followed for up to three years post relapse to assess HCRU, healthcare costs, time to next treatment (TTNT), and overall survival (OS), stratified by first- and second-line treatment. RESULTS: The study identified 285 FL and 68 MZL cases who relapsed after first-line treatment. Average duration of first-line treatment was 12.4 and 13.4 months for FL and MZL patients, respectively. Drug (35.9%) and cancer clinic costs (28.1%) were major contributors to higher costs in year 1. Three-year OS was 83.9% after FL and 74.2% after MZL relapse. No statistically significant differences were observed in TTNT and OS between patients with FL who received R-CHOP/R-CVP/BR in the first line only versus both the first- and second- line. A total of 31% of FL and 34% of MZL patients progressed to third-line treatment within three years of initial relapse. CONCLUSION: Relapsing and remitting nature of FL and MZL in a subset of patients results in substantial burden to patients and the healthcare system.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».