Real-World Treatment Patterns, Clinical Outcomes, Healthcare Resource Utilization, and Costs in Advanced Hepatocellular Carcinoma in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The therapeutic landscape for aHCC has evolved in recent years, necessitating a comprehensive analysis of treatment patterns, clinical outcomes, HCRU, and costs to contextualize emerging treatments. This study aimed to investigate these outcomes using real-world data from Ontario, Canada. This retrospective cohort study was conducted using linked administrative databases from April 2010 to March 2020. Patients diagnosed with aHCC were included, and their clinical and demographic characteristics were analyzed, as well as treatment patterns, survival, HCRU, and economic burden. Among 7322 identified patients, 802 aHCC patients met the eligibility criteria for inclusion in the study. Treatment subgroups included 1L systemic therapy (53.2%), other systemic treatments (4.5%), LRT (9.0%), and no treatment (33.3%). The median age was 66 years, and the majority were male (82%). The mOS for the entire cohort from diagnosis was 6.5 months. However, patients who received 1L systemic therapy had an mOS of 9.0 months, which was significantly higher than the other three subgroups. The mean cost per aHCC-treated patient was $49,640 CAD, with oral medications and inpatient hospitalizations as the largest cost drivers. The results underscore the need for the continuous evaluation and optimization of HCC management strategies in the era of evolving therapeutic options.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».