Patient and oncologist preferences for ALK+ advanced non-small cell lung cancer tyrosine kinase inhibitor treatments: a discrete choice experiment in the United States
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Next-generation anaplastic lymphoma kinase (ALK)-targeting tyrosine kinase inhibitors (TKIs) are standard first-line (1L) treatments for ALK+ advanced non-small cell lung cancer (aNSCLC). Treatments differ in systemic and central nervous system (CNS) efficacy and adverse event (AE) profiles. There is a need for understanding treatment preferences of patients and oncologists in this setting. PATIENTS AND METHODS: Patients receiving TKIs for ALK+ aNSCLC and oncologists were recruited from patient databases, patient advocacy groups and an online panel to complete a discrete choice experiment, which included progression-free survival (PFS), brain metastases (BM) development, BM progression, metabolic events, weight gain, CNS AEs, fatigue/asthenia, and muscle/bone pain. Responses were analyzed using a mixed logit model. Relative attribute importance (RAI), minimum acceptable benefit, and maximal acceptable risk were calculated. RESULTS: Of the 151 patients, 23.2 % had BM and 50.3 % were on 1L treatment. Treatment benefits outweighed AEs and contributed to 73.6 % of patients' and 67.0 % of oncologists' total RAI. Stopping BM progression was most important to patients (27.2 %), whereas PFS was most important to oncologists (31.1 %). Oncologists placed two and four times as much importance on avoiding CNS AEs and metabolic events, respectively, than patients. Patients placed more importance on avoiding fatigue/asthenia than oncologists. CONCLUSIONS: To our knowledge, this was the first study to quantify preferences regarding 1L treatments for ALK+ aNSCLC in the US. As patients and oncologists were shown to have different priorities, understanding the differing trade-offs between treatment benefits and AEs can facilitate shared decision-making and personalized 1L treatment for ALK+ aNSCLC.
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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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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.
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 ».