Estimating the Associated Burden of Illness and Healthcare Utilization of Newly Diagnosed Patients Aged ≥65 with Mantle Cell Lymphoma (MCL) in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: With the emergence of therapies for mantle cell lymphoma (MCL), understanding the treatment patterns and burden of illness among older patients with MCL in Canada is essential to inform decision making. Methods: A retrospective study using administrative data matched individuals aged ≥65 who were newly diagnosed with MCL between 1 January 2013 and 31 December 2016 with general population controls. Cases were followed for up to 3 years in order to assess healthcare resource utilization (HCRU), healthcare costs, time to next treatment or death (TTNTD), and overall survival (OS); all were stratified according to first-line treatment. Results: This study matched 159 MCL patients to 636 controls. Direct healthcare costs were highest among MCL patients in the first year following diagnosis (Y1: CAD 77,555 ± 40,789), decreased subsequently (Y2: CAD 40,093 ± 28,720; Y3: CAD 36,059 ± 36,303), and were consistently higher than the costs for controls. The 3-year OS after MCL diagnosis was 68.6%, with patients receiving bendamustine + rituximab (BR) experiencing a significantly higher OS compared to patients treated with other regimens (72.4% vs. 55.6%, p = 0.041). Approximately 40.9% of MCL patients initiated a second-line therapy or died within 3 years. Conclusion: Newly diagnosed MCL presents a substantial burden to the healthcare system, with almost half of all patients progressing to a second-line therapy or death within 3 years.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».