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Enregistrement W2054676440 · doi:10.5539/cco.v2n2p70

Outcome of Multimodality Therapy for Elderly Colorectal Cancer Patients

2013· article· en· W2054676440 sur OpenAlexvenueno aff
Yasuhiro Inoue, Yuji Toiyama, Koji Tanaka, Yasuhiko Mohri, Masato Kusunoki

Notice bibliographique

RevueCancer and Clinical Oncology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Treatments and Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineColorectal cancerCancerChemotherapyMultimodalityInternal medicineRadiation therapyMultimodal therapyRegimenOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to analyze patterns of multimodality therapy in elderly patients with advanced colorectal cancer. We enrolled 272 patients with colorectal cancer. All patients received chemotherapy and some patients received secondary cytoreductive surgery and/or radiofrequency ablation. We compared differences between elderly patients (age >=75 years) and non-elderly patients (age <75 years), especially in relation to multimodality therapy. There were no significant differences in cancer-specific survival between elderly (n = 37) and non-elderly patients (n = 235).Twenty-seven percent of elderly and 35% of non-elderly patients received multimodality therapy, which resulted in prolonged survival. Although the main chemotherapy regimen was the same in both groups who received multimodality therapy, elderly patients who received chemotherapy alone seemed to be under-treated. For elderly patients, prognostic factors were host-related, such as comorbidities, whereas for non-elderly patients prognostic factors were tumor-related. Comorbidities and modified Glasgow Prognostic Score may be prognostic indicators in elderly patients receiving multimodality therapy. In conclusion, chronological age alone should not contraindicate multimodality therapy of colorectal cancer in elderly patients. Appropriate selection criteria for multimodality therapy in elderly patients should include not only tumor characteristics, but also host- and treatment-related factors.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,394
Score d'incertitude au seuil0,368

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,373 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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