Impact of Comorbidity on Chemotherapy Use and Outcomes in Solid Tumors: A Systematic Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The treatment of cancer in patients with comorbidities can be challenging as these individuals are underrepresented in clinical trials. We conducted a systematic review to determine the impact of comorbidity on chemotherapy use, delivery, tolerability, and survival among patients with solid tumors to summarize current data and provide recommendations for future research. METHODS All English-language articles from 1990 to 2009 that explored the association between comorbidity and chemotherapy were identified from MEDLINE and EMBASE. Abstracts were reviewed for eligibility, and data on study design and results were extracted. RESULTS: Thirty-four articles met the inclusion criteria. Study populations and design were heterogeneous, and the quality of reporting was generally poor. Most studies were retrospective (76%), were based on a cancer registry linked with administrative data (47%), and assessed the overall effect of comorbidity using an index score (76%). Sixteen studies (47%) investigated chemotherapy use, and 29 (85%) addressed survival. The majority reported decreased chemotherapy use (75%) and inferior survival (69%) for patients with comorbidities compared to those without. In 11 of 14 studies, inferior survival was independent of treatment. Of the few studies that addressed chemotherapy tolerability, seven of 10 reported an increased rate of severe toxicity, and three of five reported increased treatment delays for patients with comorbidity. CONCLUSION Chemotherapy use and outcomes among cancer patients with comorbidities are generally inferior, but the existing evidence is limited and of insufficient quality to determine the relationship between decreased use and inferior survival. Further studies that are prospective and site and stage specific are warranted.
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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 | 0,007 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle