TREATMENT, HEALTHCARE UTILIZATION AND OUTCOMES IN PATIENTS WITH GLIOBLASTOMA IN ONTARIO: A 10-YEAR COHORT STUDY
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Glioblastoma (GBM) is the most common malignant primary brain tumour in adults. Receipt of adjuvant therapies has been shown to exert a significant positive effect on patient survival. Little is known however about how changes in standards of care and healthcare system factors, such as access, affect real-world outcomes. In this study, we provide an overview of GBM in Ontario and examine elements of care, including treatment patterns and healthcare utilization, from 2010-2019. Using linked health- administrative databases from Ontario, Canada, we conducted a population-based cohort study to examine the clinical and biological characteristics, treatment, and healthcare utilization patterns of adult GBM patients diagnosed between 2010-2019. The primary outcomes were enrollment in adjuvant chemoradiation treatment and 1-, 2-, and 5-year survival. All analyses were performed using the Statistical Analysis Software (SAS). 5392 patients were diagnosed with GBM in Ontario from 2010-2019 (58% male, 42% female). The median age at diagnosis was 64. Receipt of adjuvant chemoradiation within one year of diagnosis increased from 51% in 2010 to 63% in 2019. 1-year, 2-year, and 5-year overall survival plateaued, ranging between 40-43%, 15-19%, and 5-7%, respectively. For patients above the age of 65, however, 1-year survival increased from 19% in 2010 to 26% in 2019. This Ontario- based study provides insight into the effect of practice evolution and healthcare utilization on the real-world overall survival of patients with GBM. Overall survival for most patients with glioblastoma has remained stagnant over the past decade. Changes intreatment standards and expansion of access to treating centres have been associated with prolonged survival in elderly glioblastoma patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».