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Enregistrement W4388048382 · doi:10.1136/jitc-2023-sitc2023.0588

588 Dostarlimab + chemotherapy for the treatment of primary advanced or recurrent endometrial cancer (pA/rEC) in the RUBY trial: post hoc analysis of the costs of grade ≥3 adverse events (AEs)

2023· article· en· W4388048382 sur OpenAlexaff
Solomon J. Lubinga, Tilman Payer, Meghann Gregg, Lydia Lee, Odette Allonby, Llenalia García-Fernández, Jean Hurteau

Notice bibliographique

RevueRegular and Young Investigator Award Abstracts · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensGlaxoSmithKline (Canada)
Organismes subventionnairesU.S. National Library of Medicine
Mots-clésPlaceboMedicinePost-hoc analysisCarboplatinInternal medicineOncologyUrologyChemotherapyCisplatin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Background</h3> In the RUBY trial (NCT03981796), dostarlimab + carboplatin-paclitaxel (CP) significantly increased progression-free survival (PFS) compared with placebo+CP in patients with pA/rEC. Grade ≥3 AEs were more frequent with dostarlimab+CP vs placebo+CP. This analysis estimated the difference in per-patient costs of grade ≥3 AEs with dostarlimab+CP vs placebo+CP. <h3>Methods</h3> This AE cost model used grade ≥3 treatment-emergent AE (TEAE) and treatment-related AE (TRAE) data from RUBY part 1. Grade ≥3 AEs are likely to require specialized clinical treatment and/or hospitalization; as a surrogate, management costs were extracted from the US Healthcare Cost and Utilization Project using 2020 inpatient hospitalization data. In the base-case analysis, mean per-patient costs for each AE were calculated by multiplying management cost by the number of AEs observed and dividing by the number of participants. In a scenario analysis, number needed to treat to harm (NNTH) or benefit (NNTB) was derived from the risk difference for each AE, and mean per-patient cost differences were calculated by dividing management cost by NNTH or NNTB. All analyses were performed in the mismatch repair-deficient (dMMR)/microsatellite instability-high (MSI-H) and intention-to-treat (ITT) populations. <h3>Results</h3> In the base-case analysis in the dMMR/MSI-H group, aggregate per-patient costs were $26,968 (US$) with dostarlimab+CP vs $35,862 with placebo+CP (difference: −$8,894) for TEAEs (<b>figure 1</b>) and $19,775 vs $26,005, respectively, (difference: −$6,230) for TRAEs (<b>figure 2</b>). Lower predicted AE costs for dostarlimab+CP vs placebo+CP were driven by higher costs of managing decreases in neutrophil and white cell counts, which occurred more frequently in the placebo arm. In the ITT population, aggregate per-patient costs were $28,199 with dostarlimab+CP vs $25,219 with placebo+CP (difference: $2,980) for TEAEs and $19,375 vs $19,156, respectively, (difference: $219) for TRAEs. The higher predicted costs for dostarlimab+CP in the ITT population were driven by comparatively smaller differences in costs of neutrophil and white cell count decreases but higher costs of anemia, sepsis, peripheral neuropathy, and metabolic enzyme derangements. AE cost differences were qualitatively similar in the scenario analysis. <h3>Conclusions</h3> In the dMMR/MSI-H population, grade ≥3 TEAE and TRAE costs were predicted to be substantially lower for dostarlimab+CP. In the ITT population, grade ≥3 TEAE costs were predicted to be somewhat higher for dostarlimab+CP, while grade ≥3 TRAE costs were similar between arms. Together with the significant PFS benefits, these results further support the use of dostarlimab+CP as a new standard of care, especially in patients with dMMR/MSI-H pA/rEC. <h3>Acknowledgements</h3> This study was funded by GSK. Medical editorial assistance was provided by ArticulateScience, LLC, and was funded by GSK. <h3>Trial Registration</h3> U.S. National Library of Medicine ClinicalTrials.gov, NCT03981796

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,312
Score d'incertitude au seuil0,414

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
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