Association of patient and physician characteristics with androgen‐deprivation‐therapy intensification in patients with de novo hormone‐sensitive metastatic prostate cancer: A population‐based study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Treatment intensification with androgen receptor signaling inhibitors and/or chemotherapy is guideline recommended for patients with de novo metastatic hormone-sensitive prostate cancer (mHSPC). However, most patients only receive androgen deprivation therapy monotherapy. The aim was to identify physician-, patient-, and tumor-related factors associated with the receipt of treatment intensification. METHODS: A population-based cohort study was conducted in Ontario, Canada, which included men ≥66 years newly diagnosed with de novo mHSPC between January 2014 and December 2022. Hierarchical regression modeling was used to examine the association of physician, patient, and tumor characteristics with the receipt of treatment intensification, defined as the initiation of an androgen receptor signaling inhibitor, docetaxel, or both within six months of diagnosis. Darlington's method was used to assess predictor importance via standardized regression coefficients (SRC). RESULTS: Among 6099 eligible older men newly diagnosed with de novo mHSPC, 1475 (24.2%) received treatment intensification. In multivariable modeling, patients initiated on androgen deprivation therapy by radiation oncologists were less likely to receive treatment intensification (odds ratio [OR]. 0.48; 95% CI, 0.37-0.61; p < .01; SRC: 19.46; p < .01) whereas those by medical oncologists were more likely to receive treatment intensification (OR, 1.64; 95% CI, 1.21-2.22; p < .01; SRC: 9.56; p < .01), each compared to urologists. Older patients were significantly less likely to receive treatment intensification (OR 0.94 per year over age 66; 95% CI, 0.93-0.95; p < .01; SRC: -36.21; p < .01). CONCLUSION: Patient and physician characteristics significantly influence variation in the use of treatment intensification for de novo mHSPC. These findings inform targeted interventions and policies to enhance the delivery of life-prolonging mHSPC care.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».