Health care resource utilization in 3L + patients with chronic phase chronic myeloid leukemia receiving asciminib or bosutinib
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess and compare health care resource utilization (HCRU) rates of asciminib and bosutinib at the Week 24, Week 48, and Week 96 cutoffs among 3 L + patients with chronic myeloid leukemia in chronic phase (CML-CP) in the randomized ASCEMBL trial. METHODS: = 76). At each scheduled visit, investigators conducted HCRU assessment on hospitalization, emergency room visit, general practitioner visit, specialist visit and urgent care visit; duration and type of hospitalization for the hospitalized patients; and reasons for HCRU. The number of patients with HCRU, rate of HCRU per patient-year, and length of hospital stay by ward type were compared at Week 24, Week 48, and Week 96 analyses. RESULTS: Lower proportions of patients receiving asciminib versus bosutinib used any resources including hospitalizations, emergency room visits, general practitioner visits, specialist visits, and urgent care visits (23.6% versus 36.8%, 26.1% versus 39.5%, and 28.6% versus 42.6% at Week 24, Week 48, and Week 96 analyses, respectively). After normalizing for treatment exposure, rates of HCRU for any resource per patient-year were significantly lower for asciminib versus bosutinib: 0.25 (95% CI: 0.18-0.34) versus 0.80 (95% CI: 0.55-1.16) at the Week 24 analysis, 0.20 (95% CI: 0.15-0.27) versus 0.47 (95% CI: 0.32-0.66) at the Week 48 analysis, and 0.17 (95% CI: 0.12-0.22) versus 0.40 (95% CI: 0.27-0.55) at the Week 96 analysis. Among the hospitalized patients, mean length of hospital stay was lower for asciminib than bosutinib for most wards at all three timepoints. CONCLUSIONS: In the ASCEMBL trial, asciminib-treated patients with CML-CP in 3 L + maintained lower resource utilization compared to bosutinib over the long-term.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».