Mes données de santé
The information site for patients treated within the Unicancer network or included in Unicancer network clinical trials. 

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Objectives

Principal

 

Etablir un modèle prédictif de la toxicité du ven-aza en se basant sur la survenue d’hospitalisation pour complication à l’issue du premier cycle de traitement.

 

Secondaires

 

Description : - des toxicités hématologique et extra-hématologique du ven-aza

- des pratiques d’administration de traitement (durée et dose de chaque cycle et espacement entre les cycles)

- des facteurs prédictifs et modélisation de l’efficacité du traitement

 

 
Data controller

Institut Paoli Calmettes

232 Boulevard Sainte Marguerite

13273 Marseille Cedex 09

Categories of data used
Données d’identification (sans donnée nominative)
Origine de données utilisées
Soins
Others (excluding cancer centers)
2020
2023
Population subject to research or data processing

 

D’inclusion :

 

-Patients traités par ven-aza en première ligne pour une LAM ou un SMD/LAM (selon la classification ELN2022) ;

-Réalisation d’au moins un cycle de ven-aza (quels que soient le nombre de jours de traitements et les doses utilisées) ;

-Sortie d’hospitalisation à l’issue du premier cycle de traitement ;

-Non-opposition au recueil des données.

 

 

De non inclusion :

 

-Patients traités par ven-aza en situation de rechute ou réfractaire ;

-Patients n’étant pas sortis d’hospitalisation pour des raisons liées à la toxicité ou à la progression de la maladie.

 

 

Critère d’évaluation principal :

 

Taux de réhospitalisation

 

Critères d’évaluation secondaires :

 

- Fréquence des toxicités hématologique et extra-hématologique du ven-aza  en fonction de la durée et dose de chaque cycle et espacement entre les cycles

- Facteurs prédictifs et modélisation de l’efficacité du traitement évaluée par plusieurs algorithmes d'apprentissage automatique (par exemple, les algorithmes basés sur les arbres de décision ou les machines à vecteurs de support) comparés aux approches statistiques classiques  (régression logistique)).

 

 

 
Legal basis

Traitement de données mené dans l'intérêt public dans le domaine de la santé publique (article 6.1e et 9.2.j du Règlement (UE) n°2016/679)

Internal and external data recipients

 

institut paoli calmettes
Research start date
24/04/2024
Data retention period

Les données seront conservées pendant la durée légale en vigueur ou tant qu'elles présenteront un intérêt scientifique 

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