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Enregistrement W4386742277 · doi:10.3390/curroncol30090611

Durvalumab Treatment Patterns for Patients with Unresectable Stage III Non-Small Cell Lung Cancer in the Veterans Health Administration (VHA): A Nationwide, Real-World Study

2023· article· en· W4386742277 sur OpenAlexvenueno aff
Amanda Moore, Zohra Nooruddin, Kelly R. Reveles, Paromita Datta, Jennifer Whitehead, Kathleen Franklin, Munaf Alkadimi, Madison Williams, Ryan A. Williams, Sarah Smith, Renee Reichelderfer, Ion Cotarla, Lance Brannman, Andrew J. Frankart, Tiernan Mulrooney, Kristin Hsieh, Daniel Simmons, Xavier Jones, Christopher R. Frei

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAstraZenecaU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésDurvalumabMedicineDiscontinuationInterquartile rangeStage (stratigraphy)Internal medicinePopulationHazard ratioCancerChemoradiotherapyConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Durvalumab is approved for the treatment of adults with unresectable stage III non-small cell lung cancer (NSCLC) post-chemoradiotherapy (CRT). This real-world study describes patient characteristics and durvalumab treatment patterns (number of doses and therapy duration; treatment initiation delays, interruptions, discontinuations, and associated reasons) among VHA-treated patients. Methods: This was a retrospective cohort study of adults with unresectable stage III NSCLC receiving durvalumab at the VHA between 1 January 2017 and 30 June 2020. Patient characteristics and treatment patterns were presented descriptively. Results: A total of 935 patients were included (median age: 69 years; 95% males; 21% Blacks; 46% current smokers; 16% ECOG performance scores ≥ 2; 50% squamous histology). Durvalumab initiation was delayed in 39% of patients (n = 367). Among the 200 patients with recorded reasons, delays were mainly due to physician preference (20%) and CRT toxicity (11%). Overall, patients received a median (interquartile range) of 16 (7–24) doses of durvalumab over 9.0 (2.9–11.8) months. Treatment interruptions were experienced by 19% of patients (n = 180), with toxicity (7.8%) and social reasons (2.6%) being the most cited reasons. Early discontinuation occurred in 59% of patients (n = 551), largely due to disease progression (24.2%) and toxicity (18.2%). Conclusions: These real-world analyses corroborate PACIFIC study results in terms of the main reasons for treatment discontinuation in a VHA population with worse prognostic factors, including older age, predominantly male sex, and poorer performance score. One of the main reasons for durvalumab initiation delays, treatment interruptions, or discontinuations was due to toxicities. Patients could benefit from improved strategies to prevent, identify, and manage CRT and durvalumab toxicities timely and effectively.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,350 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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