How to Implement a Geriatric Assessment in Your Clinical Practice
Notice bibliographique
Résumé
Cancer is a disease that mostly affects older adults. Other health conditions, changes in functional status, and use of multiple medications change the risks and benefits of cancer treatment for older adults. Several international organizations, such as the International Society of Geriatric Oncology, the European Organization for Research and Treatment of Cancer, recommend the conduct of a geriatric assessment (GA) for older adults with cancer to help select the most appropriate treatment and identify any underlying undetected medical, functional, and psychosocial issues that can interfere with treatment. The aim of this review is to describe what a GA is and how to implement it in daily clinical practice for older adults with cancer in the oncology setting. We provide an overview of commonly used tools. Key considerations in performing the GA include the resources available (staff, space, and time), patient population (who will be assessed), what GA tools to use, and clinical follow-up (who will be responsible for using the GA results for developing care plans and who will provide follow-up care). Important challenges in implementing GA in clinical practice include not having easy and timely access to geriatric expertise, patient burden of the additional hospital visits, and establishing collaboration between the GA team and oncologists regarding expectations of the population referred for GA and expected outcomes of the GA. Finally, we provide some possible interventions for problems identified during the GA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,007 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».