Epidemiology, Treatment Patterns, Survival, Healthcare Resource Utilization, and Costs of Dedifferentiated Liposarcoma (DDLPS) in Canada: A Retrospective Cohort Study Using Administrative Databases in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Background: Dedifferentiated liposarcoma (DDLPS) is a rare, aggressive tumour with poor survival outcomes in advanced settings. This study assessed the incidence/prevalence, treatment patterns, survival, healthcare resource utilization (HCRU), and costs for DDLPS patients in Ontario, Canada. Methods: A retrospective cohort study was conducted among DDLPS patients between 2010 and 2022 using administrative databases. Overall survival, all-cause HCRU, and costs (2023 Canadian dollars, CAD) were compared based on advanced disease and resection status. Results: The overall incidence and cumulative prevalence of DDLPS was 0.465 and 1.995 per 100,000 people, respectively. Of all 611 DDLPS cases (64.3% male, median age [IQR]: 67 [57–76] years), 40.3% and 61.0% had advanced and unresected disease, respectively. The median overall survival (mOS) was 69 months [IQR = 15–151] for the entire cohort, but this was significantly lower for advanced and unresected disease (p < 0.0001). Among patients receiving systemic treatments (N = 117), 81.2% were prescribed doxorubicin as first-line treatment. All-cause healthcare costs (2023 CAD) amounted to CAD 34,448 per person-year (PPY), with inpatient hospitalizations being the highest cost driver at CAD 14,522 PPY and 0.8 inpatient hospitalization PPY for all years. Advanced disease had higher HCRU and costs. Conclusions: This is the first comprehensive real-world evidence study that quantifies the high mortality and cost burden associated with DDLPS in Canada.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».