Real-World Treatment Patterns, Health Outcomes, and Healthcare Resource Use in Advanced Common EGFR-Positive Non-Small Cell Lung Cancer Patients Treated with Osimertinib in Alberta
Notice bibliographique
Résumé
There is limited information on the treatment trajectory and outcomes of patients with advanced cEGFRm NSCLC treated with osimertinib in routine clinical practice in Canada. By using and analyzing population-based administrative data and detailed chart abstraction in the province of Alberta, our objective was to capture Canadian-specific real-world treatment patterns, health outcomes, and healthcare resource utilization (HCRU) in advanced cEGFRm NSCLC patients who were (a) treated with osimertinib and (b) those receiving treatment after osimertinib. In our study cohort, we found that the overall survival rates for real-world patients receiving osimertinib were less favorable than those observed in clinical trials (24.0 versus 38.6 months). The attrition rate after osimertinib was substantial and high HCRU persisted across many years after diagnosis and treatment. This study provides important real-world evidence on contemporary survival, treatment patterns, and healthcare use among cEGFRm NSCLC patients treated with osimertinib and suggests that further research efforts are needed to improve therapeutic options in both the first and subsequent line settings.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».