Impact of Chimeric Antigen Receptor T-Cell Therapy on Health Utilities of Patients Diagnosed with Diffuse Large B-Cell Lymphoma in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Chimeric antigen receptor T-cell (CAR T) therapy has been shown to improve survival for patients with diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL), but it comes at a high cost. Few studies have assessed the impact of CAR T on the health utilities of patients outside clinical trials. This information is important for economic evaluations aimed at determining the value for money of CAR T therapy and for guiding patient care decisions. This objective of this study was to evaluate the impact of CAR T-cell therapy on the health utilities of patients diagnosed with relapsed/refractory (r/r) DLBCL. A prospective, longitudinal study was conducted at Princess Margaret Cancer Centre (Toronto) from April 2022 to March 2023. Patients were assessed at baseline, 2 wk, 3 mo, and 6 mo post-treatment. Patients completed the EQ-5D-5L and EQ-5D-5L visual analog scale (VAS), the EORTC QLQ-C30, and a clinical data form. Using a Canadian valuation algorithm and population weights, the EQ-5D-5L and EORTC QLQ-C30 were converted to utility values. The EORTC QLQ C-30 was converted to the Quality-of-Life Utility-Core 10 dimensions (QLU-C10D). Descriptive analyses were conducted for each assessment, the mean utility scores and mean change from baseline were calculated. We used weighted generalized estimating equations to examine the predictors of health utility values. A total of 55 patients were treated with CAR T (mean age 58 yr, 55% male). The baseline scores were 0.82 ± 0.12 (EQ-5D-5L), 0.67 ± 0.23 (QLU-C10D), and 74 ± 17 (VAS). The mean change from baseline and 2 wk post-treatment was -0.044, -0.163, and -8.54, respectively. From baseline to 6 mo post-treatment, the change was -0.053, -0.002, and 3.3, respectively. Progression status was a significant predictor of utility scores across all instruments.
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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».