Notice bibliographique
Résumé
IntroductionLung cancer is one of the leading causes of cancer in the population.The aging population is a reality.More and more, in oncology, we are facing challenges about management of cancer in this important population.In this chapter, we will review data on lung cancer and aging.We will explore how to evaluate this particular population to offer them the best treatment possible, bearing in mind that some adjustment may be necessary compared to younger population. Definition of the elderly Chronologic agingThe cut-off point for an adult to be considered "elder" is not well defined.According to most of the literature, age 70 years is used as a chronologic marker for definition of elderly population.This is also the age most commonly used in the clinical trials in oncology as a limit for recruitment (Balducci, 2000). Physiologic agingIn fact, elderly should be referring to a state either than a chronological age.It is well known that with time, especially at or around 70 years of age, a number of age-related physiologic changes occur affecting the physiologic reserve of the person.Many of these changes may affect the tolerance to cancer treatment as; decreased renal and liver functions, decreased volume of distribution, immune response and intestinal absorption (Avery et al., 2009).Talking more specifically about lung function, age-related pulmonary changes include a decreased response to hypoxemia or hypercapnia, decreased elasticity of the lung tissue, increased ventilation-perfusion mismatch, and decreased forced expiratory volume (Gonzalez-Aragoneses et al., 2009). The aging populationPopulation age is increasing in developed country.In the United States, in 2000, there were 35 million persons aged over 65 years old.This proportion is expected to continue to increase from 40 million in 2010 to 81 million in 2040 (U.S. Census Bureau).In Canada, the situation is similar.In 2036, Statistics Canada estimates the population of persons aged 70 years and older to be situated between 10 and 10.8 million.www.intechopen.com
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».