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Enregistrement W4417010151 · doi:10.1182/blood-2025-8199

Estimating incident and prevalent essential thrombocythemia patients eligible for cytoreductive therapies in the US and Canada

2025· article· en· W4417010151 sur OpenAlexaffabout
Paul D. Walden, Craig Zimmerman, Noemi Hummel, Alekhya Lavu

Notice bibliographique

RevueBlood · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMyeloproliferative Neoplasms: Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensTheratechnologies (Canada)Forming Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEssential thrombocythemiaEpidemiologyMedical prescriptionAnagrelidePopulationIncidence (geometry)MEDLINEMyelofibrosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Essential thrombocythemia (ET) is a rare type of myeloproliferative neoplasm (MPN) characterized by elevated platelet counts an elevated risk of thromboembolic events, bleeding and potential progression to myelofibrosis or acute myeloid leukemia. The current treatment landscape for ET remains limited, further complicated by historically non-specific ICD-10 diagnosis codes and ET patients incurring 2.3 times higher medical costs compared to matched controls. This study aimed to estimate the incidence and prevalence of ET patients eligible for National Comprehensive Cancer Network (NCCN) guideline-directed treatments within major U.S. health plans and in Canada. Methods: The literature was assessed systematically to gather epidemiological data on ET prevalence and incidence, determine the distribution of patients according to the revised IPSET-thrombosis risk stratification (rIPSET-T), and identify those eligible for NCCN 1.2025-recommended cytoreductive therapies. Membership data for the eight largest U.S. commercial health plans were sourced from earnings reports, annual filings, and 10-K reports. These data were used in Microsoft Excel to develop model inputs and conduct a base-case analysis estimating the size of the clinically treatment-eligible population potentially receiving NCCN-recommended therapies. Results: Sixteen references were identified across systematic literature searches detailing ET epidemiology, rIPSET-T risk distributions, and the use of NCCN-recommended treatments. For the eight health plans analyzed, the average (median) number of covered lives in the U.S. was 38,725,462 (27,847,800). In Canada, prescription drug coverage is limited to 79%, representing 25,557,474 covered lives in 2024. The analysis identified an average of 426 (SD±362) incident ET patients and 16,915 (SD±14,379) prevalent ET patients across U.S. health plans, while Canada had 281 incident and 11,164 prevalent ET patients. Among these, a mean of 192 (SD±109) incident high-risk and 8,797 (SD±7,479) prevalent intermediate- and high-risk rIPSET-T eligible patients were estimated for U.S. health plans, with corresponding figures for Canada being 127 incident high-risk and 5,806 prevalent intermediate- and high-risk patients. Cytoreductive therapy usage was found to be 72.5%, translating to an average of 128 (SD±109) incident and 5,101 (SD±3,690) prevalent patients for U.S. health plans, and 85 incident and 3,366 prevalent patients in Canada. Conclusion: There is significant variability in the estimates of both incident and prevalent ET populations eligible for NCCN-recommended cytoreductive therapies across U.S. commercial health plans and in Canada, which may influence formulary policy decisions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,173

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0150,025
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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