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Enregistrement W4379285819 · doi:10.1200/jco.2023.41.16_suppl.e13112

Comparison of real-world outcomes over time in a large population-based cohort of patients with metastatic breast cancer.

2023· article· en· W4379285819 sur OpenAlexaffabout
Yi Xu, Caroline Speers, Lovedeep Gondara, Alan Nichol, Caroline Lohrisch, Nathalie LeVasseur, Stephen Chia

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Breast Cancer Therapies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMetastatic breast cancerProportional hazards modelOncologyBreast cancerInternal medicineCohortPopulationCancerLog-rank testDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e13112 Background: The treatment of metastatic breast cancer (MBC) has evolved over the past two decades, with a number of new therapeutics being introduced. Real-world evidence is needed to evaluate whether these new therapeutics have made an impact on population survival, as improvements in survival seen within clinical trials do not necessarily translate into the real world. The purpose of this study was to investigate whether survival for each subtype of MBC has improved in patients diagnosed with MBC between 2003 and 2017. In addition, for the HER2+ subtype, we aimed to characterize and correlate changes in the use of anti-HER2 therapeutics with any observed real-world survival changes. Methods: The study included residents of British Columbia, Canada who were diagnosed with de novo or recurrent MBC during one of the following four time periods: 2003 to 2005, 2007 to 2009, 2011 to 2013, and 2014 to 2017. Patients were included whether or not they received any systemic therapies for MBC. Patient, disease, and treatment characteristics were obtained through medical records and the Breast Cancer Outcomes Unit database. Survival estimates were calculated using the Kaplan-Meier method. Univariable analyses were performed using the log-rank test, and multivariable analyses (MVA) were performed using the Cox proportional hazards model. Results: 5,924 patients were diagnosed with MBC during one of the four time periods. 3,756 (63%) had hormone receptor positive (HR+) subtype, 1,145 (19%) had HER2+ subtype, 770 (13%) had triple negative (TN) subtype, and 253 (4%) had unknown subtype. For the HR+ subtype, overall survival (OS) was similar for cohorts 1 to 3 (median survivals: 751 days, 704 days, and 702 days). However, OS was longer for cohort 4 (median survival: 855 days) compared to cohort 3 ( p < 0.001). For the HER2+ subtype, OS was similar for cohorts 1 to 3 (median survivals: 594 days, 511 days, and 592 days). However, OS was longer for cohort 4 (median survival: 791 days) compared to cohort 3 ( p = 0.03). For the TN subtype, there was no significant change in OS for the four cohorts (median survivals: 234 days, 236 days, 274 days, and 255 days). On MVA, younger age, non-TN subtype, time cohort 4, de novo presentation, and disease-free interval of > 12 months were associated with improved OS. For the HER2+ subtype, a greater percentage of patients in the later cohorts were treated with pertuzumab ( p < 0.001) and trastuzumab emtansine (T-DM1) ( p < 0.001), with 12.4% and 36.3% respectively receiving these drugs in cohort 3 compared to 80.9% and 52.5% respectively in cohort 4. Conclusions: Patients diagnosed with MBC of the HR+ or HER2+ subtypes in the 2014 to 2017 time period had improved real-world outcomes compared to those diagnosed in earlier time periods. Improvements in real-world outcomes were likely associated with new therapeutic agents with demonstrated OS benefit in trial settings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,374

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,426 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
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