Utilization of allogeneic hematopoietic stem cell transplantation among patients with newly diagnosed acute myeloid leukemia in California: a population-based linked dataset study
Notice bibliographique
Résumé
Acute myeloid leukemia (AML) often requires allogeneic hematopoietic cell transplantation (alloHCT) for cure, but historically alloHCT has been strikingly underutilized. Reasons for this remain uncertain at the population level. We examined alloHCT utilization over time and explored associations between demographic / healthcare factors and use of alloHCT by age group (adolescent / young adult [AYA] 15-39 years, adult 40-64 years, older adult 65-79 years) using a linked dataset merging the Center for Internatonal Blood and Marrow Transplant Research, the California Cancer Registry, and the California Patient Discharge Database. Eligibility included patients newly diagnosed with AML in California between 2001-2016 who received induction therapy and had no prior HCT. Multivariable Fine-Gray regression analyses were fitted separately across age groups. Among 7,925 patients with AML, alloHCT utilization increased over time across all age groups; however, in the most recent time period studied (2011-2016), utilization within two years of diagnosis remained lowest in older adults (13%) relative to adults (41%) and AYA (49%). Factors statistically significantly associated with lower alloHCT utilization were: 1) AYA: female sex, lower neighborhood socioeconomic status (nSES), uninsured or Indian Health Services (IHS) coverage; 2) adults: older age, male sex, non-Hispanic Black or Asian race and ethnicity, unmarried, lower nSES, uninsured or covered by Medicaid, Medicare, or IHS, higher comorbidity, and living 100+ miles from a transplant center; and 3) older adults: older age, Asian race, and unmarried. In conclusion, using a population-based linked dataset, we demonstrate that utilization of alloHCT among older patients newly diagnosed with AML remains low in California, and factors associated with utilization vary by age group.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».