Analysis of Treatment Practices for Elderly Cancer Patients in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Older patients are underrepresented in many areas of cancer services utilization and in clinical trial enrollment. This study evaluates whether age, when adjusted for sex, comorbidity, stage, tumor site, geography, and time period, is predictive of cancer treatment practice. METHODS: First, we used the Ontario Cancer Registry (OCR) to examine for any apparent differences in treatment practices between elderly (> or = 70 years) and younger patients in the last three decades. Second, we performed a chart review of 1,505 patients with lung, breast, and colorectal cancers seen in Ontario either at an urban center, the Princess Margaret Hospital, or at a rural center, the Northwestern Regional Cancer Centre. Patients were randomly selected from two time periods, 1977 to 1978 and 1997; and the study population was to comprise at least 50% elderly patients. RESULTS: OCR data demonstrated that, in some settings, such as colorectal cancer, the proportions of elderly cancer patients who were referred to cancer centers and who received any cancer treatment were lower than their younger counterparts. The chart review data showed that increasing age was a significant negative predictor for receiving any cancer treatment (P < .001, multivariate analysis) and for having a clinical trial discussion with the treating specialist (P < .001, multivariate analysis). CONCLUSION: Independent of other factors, older age is consistently a cause of disparity in cancer treatment practice and in clinical trial discussion with patients. By increasing the accrual rate of elderly cancer patients in clinical trials, a better understanding of appropriate therapies for this patient population can be obtained and may, thereby, impact on their cancer-related morbidity and mortality.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».