Who participates in myeloma trials? clinical and geographic predictors of access and outcomes in British Columbia, Canada.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Clinical trials (CTs) are essential for advancing evidence-based treatment in multiple myeloma (MM), offering patients early access to novel therapies. British Columbia (BC), a geographically large province, more than twice the size of France, has centralized CTs in major urban centers, potentially limiting access for patients in rural areas. The impact of geographic, clinical, and socioeconomic factors (SEFs) on CT participation and outcomes remains poorly understood. This study evaluated predictors of CT participation and its association with overall survival (OS) in a real-world MM cohort in BC. Methods: We conducted a single-center retrospective cohort study of MM patients aged >18 diagnosed between January 2000 and December 2023 who received systemic therapy. CT participation was defined as enrollment in any interventional or observational study providing care beyond standard treatment. Data were collected from a local MM database and chart review. Variables included demographics, SEFs, ECOG performance status, comorbidities, and OS. Univariate and multivariate Cox proportional hazards models were used to identify predictors of CT participation and OS. Results: Among 599 patients, 80 (13.4%) participated in a CT. Compared to non-participants, CT participants lived closer to the center (mean 101 km vs 174 km, p = 0.0002), were more likely to reside in urban areas (90.0% vs 69.6%, p = 0.0002), had better ECOG performance status (p = 0.0006), and fewer comorbidities (mean 1.46 vs 1.83, p = 0.04). No significant differences were observed in income, SES, marital status, ISS stage, or ASCT receipt. On univariate analysis, CT participation was associated with longer OS (HR 0.69; median 121.7 vs 93.9 months). Other significant predictors of OS included younger age (continuous variable, HR 1.05, p< 0.0001), employed status (HR 0.64, p< 0.0001), ECOG status (HR range 1.98-21.14, p< 0.0001), and ASCT (HR 0.40, p< 0.0001). In multivariate analysis, CT participation showed a non-significant trend toward improved OS (HR 0.73, p = 0.07), while age, ECOG status, and ASCT remained independent predictors. Conclusion: In this real-world cohort, CT participants were more likely to reside in urban areas, live closer to the treatment center, and have better performance status and fewer comorbidities. These findings suggest that geographic distance and clinical fitness are key barriers to trial participation, while income and SES were not as influential. Although CT participation was associated with longer OS in univariate analysis, this effect did not reach statistical significance after adjustment, though a favorable trend remained. These results underscore the need to expand trial access to rural and comorbid patients and support prospective studies using matched cohorts to better understand the impact of CT participation on outcomes.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».