Health Care Utilization for Patients with Triple Class Exposed Relapsed and Refractory Multiple Myeloma: Experience from a Canadian Center
Notice bibliographique
Résumé
Background: Multiple Myeloma (MM) is a plasma cell disorder characterized by the presence of remissions and relapses. The purpose of this project was to explore Canadian-specific real-world treatment patterns, and healthcare resource utilization (HCRU) in triple class exposed (TCE) relapsed/refractory MM (RRMM) patients in Canada. Methods: This is a retrospective observational cohort study using multiple administrative databases in Alberta, Canada. Outcomes were captured for TCE patients receiving a subsequent line of therapy (LOT) and included: treatment regimen details, time to next treatment (TTNT), overall survival (OS), and health care utilization. Results: Briefly, 567 TCE RRMM were identified. A median of 50 unique healthcare encounters were observed. In addition, 30.2% of readmissions were seen at 30 days from the start of next therapy in patients with TCE RRMM. On average at the patient level, there were 2 emergency department visits, 2 inpatient admissions, 51 total clinical visits and 5 infusion appointments. Overall, the average days spent on lab tests was 27 and the median duration of each inpatient admission was approximately 6-7 days. Median overall survival from initiating next line of therapy in TCE RRMM was 18.7 months (16-24.3 months). Conclusions: The present data provides further insights about healthcare resource utilization for patients with TCE RRMM in Alberta, Canada and may inform healthcare system planning as novel therapies continue to be developed for this patient population.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».