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Enregistrement W4400264619 · doi:10.1200/jco.2024.42.16_suppl.e19026

Therapeutic utilization in chronic lymphocytic leukemia: A cross-sectional analysis of the Lymphoma Coalition’s 2022 Global Patient Survey.

2024· article· en· W4400264619 sur OpenAlexaboutno aff
Steve E. Kalloger, Amanda J. Watson, Shawn Sajkowski, Lorna Warwick

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Lymphocytic Leukemia Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPharmacyclics
Mots-clésMedicineChronic lymphocytic leukemiaCross-sectional studyLymphomaInternal medicineOncologyLeukemiaPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e19026 Background: Chronic Lymphocytic Leukemia (CLL) is a highly prevalent disease with heterogenous prognostic trajectories. With a multitude of treatment options, we sought to explore therapeutic utilization trends from a global perspective in order to gain a more in-depth understanding of how different treatment regimens are utilized in different health systems. Methods: In 2022, The Lymphoma Coalition designed and globally deployed a survey to patients with lymphoma and CLL in order to gather patient reported outcomes and patient reported experience measures. Data were collected and enumerated with relevant contingency analyses performed to determine associations with a particular treatment regimen in the context of CLL. Results: The entire cohort of patients with CLL was 1289. The median age of the cohort was 65 and ranged from 26 to 97 years old. Biological sex was equally distributed with 50.5% of respondent indicating that they were female. Respondents were derived from 29 countries. The top three contributors to each region were China (50%), Australia (25%) and New Zealand (18%) for Asia-Pacific (N = 227); France (50%), Italy (13%) and Sweden (7%) for Europe (N = 950); Canada (75%) and The United States (25%) for North America (N = 112). Of those, 636 indicated that they received at least one therapy. The use of chemo-immunotherapy was most common (42%) followed by targeted therapy (32%), immunotherapy alone (18%), and chemotherapy alone (16%). Neither age nor biological sex was a significant predictor of therapy. Europe had the highest rates of chemo-immunotherapy utilization (45%) with North America and Asia-Pacific indicating 32% respectively (p = 0.01). Targeted therapy was used at a higher rate in North America (45%) but failed to demonstrate a significant difference against Asia-Pacific and Europe (31%); (p=0.10). Both immunotherapy and chemotherapy alone failed to demonstrate significant differences across regions. Conclusions: The data support that the majority of patients with CLL who require treatment are most likely to receive combination chemo-immunotherapy utilizing rituximab. However, we acknowledge that the data presented here is two years old and that the use of targeted molecular therapy is likely increasing. We found it reassuring that we could not identify any biases in the administration of the therapeutic regimens across the demographics of age and biological sex. Our research in this space will continue as we have deployed the 2024 version of the Global Patient Survey and have focused on increasing respondent participation from North America. With this new data, we plan on producing a time-dependent model to investigate how emerging therapies enter and expand in the CLL therapeutic space.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,187
Tête enseignante GPT0,511
Écart entre enseignants0,324 · 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

Citations0
Publié2024
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