Quality initiative in first-line chronic lymphocytic leukemia /small lymphocytic lymphoma assessing the use of 2nd generation BTKi therapy and impact on cardiac medical conditions patients experience on treatment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Given the introduction of 2nd generation safer and more tolerable BTKis to treat first- line Chronic Lymphocytic Leukemia /Small Lymphocytic Lymphoma (CLL/SLL) patients, Integra Connect evaluated the use of these therapies among patients at practices who participated in its quality improvement (QI) program focusing on the use of 2nd generation BTKi drugs in the treatment of CLL/SLL compared to those practices who did not participate to assess the use of the 1st generation BTKi (ibrutinib) and the impact of CV-ME on treatment. Methods: The Integra Connect PrecisionQ real-world de-identified database was used to identify patients who initiated first- line treatment for CLL/SLL between January 1, 2023 and December 31, 2024. The analysis included practices who participated in the QI in 2023 (Group A) and those practices who did not participate (Group B). Descriptive statistics were used to assess proportions and chi-squared analysis were used to test for significance. Results: Among Group A practices, 802 patients received first-line treatment with 55.7% receiving a BTKi. Among Group B practices, 2,508 patients received first-line treatment with 59.3% receiving a BTKi. In Group A practices, the use of ibrutinib was 4.9% overall and 8.7% among patients treated with a BTKi, whereas among Group B practices the use of ibrutinib was 10% overall and 16.8% among the patients treated with a BTKi (p<0.01). Patients treated with ibrutinib in first-line experienced a CV-ME 9.7% of the time whereas those on a 2nd generation BTKi experienced a CV-ME 7.1% of the time (p>0.05). Conclusion: Those practices that participated in the CLL/SLL QI had increased guideline concordance per the NCCN of using 2nd generation BTKi drugs and had lower rates of CV-ME due to the lower use of ibrutinib in the treatment of CLL/SLL patients in the first-line.
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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».