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Enregistrement W4402985672 · doi:10.1200/op.2024.20.10_suppl.133

The time toxicity efficacy-effectiveness gap: A population-based study of stage III/IV non-small cell lung cancer (NSCLC) in Ontario, Canada.

2024· article· en· W4402985672 sur OpenAlexaffabout
Arjun Gupta, Paul Nguyen, Brooke E. Wilson, Christopher M. Booth, Timothy P. Hanna

Notice bibliographique

RevueJCO Oncology Practice · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensQueen's UniversityInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésToxicityStage (stratigraphy)OncologyMedicineLung cancerInternal medicinenon-small cell lung cancer (NSCLC)PopulationEnvironmental healthBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

133 Background: While patients enrolled in clinical trials tend to have superior cancer-specific outcomes relative to those in routine practice (the ‘’efficacy-effectiveness gap’’), it is unknown if this gap extends to time toxicity. While trial protocols can impose additional contact days, trial participants also tend to be healthier, perhaps needing fewer contact days. We sought to evaluate the time toxicity efficacy-effectiveness gap among patients with stage III/IV NSCLC. Methods: We created a population-based, retrospective cohort with health administrative data covering the population of Ontario, Canada (15.5 million), of adults aged ≥20 years diagnosed with stage III/IV NSCLC in 2014-2017 and died in 2014-2019, receiving palliative systemic anti-cancer drug(s) as part of a trial. We matched patients 1:1 to those who received the same drug(s) in the real world (post-approval) in the same line of treatment, and received the same total lines of therapy. We calculated contact days (days with healthcare contact outside the home) from diagnosis to death and measured overall survival. We plotted, normalized, and fitted with cubic splines the weekly percentage of contact days to obtain trajectories over the disease course. Results: We identified and matched 55 trial participants to 55 patients in routine practice. Trial participants were younger (median age, 62 vs 66 years), had fewer co-morbidities (hypertension, 35% vs 53%), and more often had de novo metastatic disease (82% vs 67%). Median lines of therapy were 2. Systemic therapy regimens most commonly included immunotherapy (n=41, 75%). Trial participants initiated systemic therapy sooner than in routine practice (median 2.0 vs 2.4 months). Trial participants had a longer overall survival (median 13.8 vs 11.6 months) and a similar number of contact days (median 79 vs 78 days). The percentage of contact days was lower in trial participants due to longer survival (median 19% vs 22%). Trial participants had similar acute/assisted institutional care contact days (median 19 vs 18 days), but more days with laboratory tests (median 23 vs 17 days), systemic therapy (median 9 vs 6 days), and radiotherapy visits (median 15 vs 11 days). Normalized trajectories for both cohorts followed a ‘’U-shape’’; the difference between the maximal peak and trough was smaller in trial participants. Conclusions: We describe a novel efficacy-effectiveness gap in time toxicity, in addition to the previously established efficacy-effectiveness gap in overall survival. Encouragingly, trial participants did not experience delays in treatment, and initiated treatments sooner than in routine practice. Among trial participants, the higher number of contact days for tests, and the shallower U-shaped curve (indicating frequent visits even when relatively well) indicate potential opportunities to decrease trial-related time toxicity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,346 · 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 tête enseignante, 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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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