Treatment Patterns, Healthcare Resource Utilization, and Costs of Patients With Chronic Lymphocytic Leukemia or Small Lymphocytic Lymphoma in the US
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic lymphocytic leukemia (CLL) is the most common type of leukemia among US adults and has experienced a rapidly evolving treatment landscape; yet current data on treatment patterns in clinical practice and economic burden are limited. This study aimed to provide an up-to-date description of real-world characteristics, treatments, and costs of patients with CLL or small lymphocytic lymphoma (SLL). MATERIALS AND METHODS: Using retrospective data from the Optum Clinformatics DataMart database (January 2013 to December 2021), adults with diagnosis codes for CLL/SLL on two different dates were selected. An adapted algorithm identified lines of therapy (LOT). Treatment patterns were stratified by the index year pre- and post-2018. Healthcare resource utilization and costs were evaluated per patient-years. RESULTS: A total of 18 418 patients with CLL/SLL were identified, 5226 patients (28%) were treated with ≥1 LOT and 1728 (9%) with ≥2 LOT. Among patients diagnosed with CLL in 2014-2017 and ≥1 LOT (N = 2585), 42% used targeted therapy and 30% used chemoimmunotherapy in first line (1L). The corresponding proportions of patients diagnosed with CLL in 2018-2021 (N = 2641) were 54% and 16%, respectively. Total costs were numerically 3.5 times higher and 4.9 times higher compared with baseline costs among patients treated with 1L+ and 3L+, respectively. CONCLUSION: This study documented the real-world change in CLL treatment landscape and the substantial economic burden of patients with CLL/SLL. Specifically, targeted therapies were increasingly used as 1L treatments and they were part of more than half of 1L regimens in recent years (2018-2021).
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 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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».