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Enregistrement W4379336973 · doi:10.1200/jco.2023.41.16_suppl.e16111

Examining the treatment journey of patients diagnosed with hepatocellular carcinoma (HCC) using retrospective real-world data in British Columbia, Canada.

2023· article· en· W4379336973 sur OpenAlexafffundabout
Soo Jin Seung, Hasnain Saherawala, Brandon Zagorski, Carman Tong, Howard J. Lim, Peter Kim, Vladimir Marquez, Sharlene Gill, David Liu, Janine M. Davies

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Financial Impacts of Cancer
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Cancer AgencySunnybrook Hospital
Organismes subventionnairesEisai Canada
Mots-clésMedicineHepatocellular carcinomaRetrospective cohort studyPharmacyPopulationMedical recordCancerLiver cancerHealth careInternal medicineFamily medicineEmergency medicineOncologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e16111 Background: Hepatocellular carcinoma (HCC) is a complex disease with treatments that may include locoregional therapy (LRT), systemic therapy and liver transplant. Using retrospective real-world data from a tertiary care hospital in British Columbia (BC). We examined characteristics, treatment pathways, survival and relevant healthcare costs of HCC patients. Methods: This was a retrospective, real-world data study using data from two existing chart review studies (called MOTION and HCC) and the BC Transplant database. The Canadian province of British Columbia has a population of 5.0 million who receive medical coverage under the Medical Services Plan. “MOTION” collected data on patients who received LRTs between 2004 and 2017, while “HCC” collected data on patients who received systemic therapies between 2000 and 2019. MOTION and HCC and Transplant data were linked and patients were assigned a unique study number and personal health information (PHI) was removed. Start and stop dates for LRT and systemic therapies were used to determine treatment patterns. Treatment costs were provided by BC Cancer’s Pharmacy department, medical oncology visits were assumed to be monthly while patients were on systemic treatment, LRT costs were based on departmental expenditures, and the cost of a liver transplant was provided by the regional health authority. Analyses used descriptive statistics for baseline characteristics, duration and costs (in 2021 Canadian dollars) and Kaplan-Meier curves for survival. Results: There were 417 and 413 patients from the HCC and MOTION databases respectively, in which 63 patients were in both (referred to as the “common” group). Median age (years) at diagnosis was 64, 62 and 62 for HCC, MOTION and common groups respectively, while the proportion who were female was 17.5%, 18.2% and 15.9%. Median overall survival (mOS) from diagnosis was 21, 33 and 28 months for the HCC, MOTION and common groups, respectively. From start of systemic treatment, mOS was 9 months for the HCC group, 29 months from first LRT for patients in the MOTION group, and 26 months for the common group from first treatment. Treatment and cost results were based only on the common group: mean length of follow-up from diagnosis was 34.6 ± 26.2 months and mean time from diagnosis to first treatment was 4.7 ± 4.2 months. DEB-TACE was most frequently the first LRT, often received 3 rounds of LRT before starting systemic treatment, in which sorafenib was given mostly as first line systemic therapy. When including only costs related to LRTs, systemic therapies, medical oncology visits and liver transplants, the mean cost per patient was $94,419, resulting in $51,649 mean cost per patient per year. Conclusions: The linkage of HCC-related LRT, systemic and transplant databases provided detailed results related to the treatment patterns, survival and costs of HCC patients in Canada.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,268

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,011
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,210
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,147 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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