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Enregistrement W4403036158 · doi:10.1080/10428194.2024.2402814

Real-world outcomes following ibrutinib dose reduction in patients with chronic lymphocytic leukemia/small lymphocytic lymphoma

2024· article· en· W4403036158 sur OpenAlexfundno aff
Mazyar Shadman, Monika Salkar, Bhavini Srivastava, Sudeep Karve, Bruno Émond, Priyanka Gogna, Ameur M. Manceur, Marie-Hélène Lafeuille, Andrew Rava, Haiyan Sun, Amanda Howarth, Samantha Tomicki, Barnabie Agatep, Barton Jones, Erin Franceschini, Chadi Saifan, Shaffee Bacchus, Lindsey E. Roeker, Deborah M. Stephens

Notice bibliographique

RevueLeukemia & lymphoma/Leukemia and lymphoma · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Lymphocytic Leukemia Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthAbbVie CanadaPharmacyclicsGlaxoSmithKlinePfizer
Mots-clésIbrutinibChronic lymphocytic leukemiaMedicineLymphomaInternal medicineOncologyLeukemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study used real-world data from three separate United States (US) databases to evaluate dosing patterns and time to next treatment (TTNT) following the first-incident adverse event (AE) in patients with chronic lymphocytic leukemia/small lymphocytic lymphoma (CLL/SLL) treated with first-line ibrutinib with and without dose reduction (DR). Median TTNT or death in patients with and without a DR following an AE in each database was as follows: Optum Clinformatics Data Mart (CDM): 59.5 and 30.6 months; ConcertAI: 27.1 and 18.0 months; and Medicare Fee-for-Service (FFS): 49.8 and 22.0 months, respectively. Median TTNT or death in patients with cardiac AEs, with and without a DR, was: Optum CDM: 44.4 and 22.9 months; ConcertAI: 29.9 and 18.3 months; and Medicare FFS: 49.6 and 14.0 months, respectively. Ibrutinib DR was associated with fewer outpatient visits and lower CLL/SLL-related medical costs. These findings suggest that utilizing ibrutinib DR may effectively manage tolerability without compromising clinical efficacy.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,715
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,257 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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