Systemic therapy (ST) in cancer patients ≥ 80 years of age: A Manitoba population-based assessment
Notice bibliographique
Résumé
6090 Background: Little is known about the cancer characteristics, treatment options and outcomes in the oldest subset of the elderly, those ≥ 80, who develop cancer. Methods: We employed a population-based, cross-sectional design utilizing the provincial cancer registry and administrative data augmented by clinic-specific retrospective chart review to study the demographics, treatment and outcomes of patients ≥ 80 diagnosed with cancer in the years 2002–2003 in Manitoba, Canada. We assessed treatment patterns for various subgroups (analyzed using chi-square and Fisher’s exact tests to determine association, as appropriate) and associated survival. Results: Our cohort included 2,194 patients. This represented 20.8% of all incident cases. The median age was 84 (range: 80–102), with a slight preponderance of females (53%). As expected, prostate, lung, and colorectal cancers were most common for males with breast, lung, and colorectal cancer being most common for females. Only 241 (10.9%) of the cohort were referred to the central cancer centre for consideration of ST which was less than the overall referral rate of 33%. Of those referred, 57% did not receive ST, 20% received palliative ST, and 23% received adjuvant/curative ST. The two year survival rates were statistically significant by treatment categories (not referred = 39%, referred but who did not receive ST = 39%, palliative ST = 27%, and adjuvant/curative ST = 76%,) (p<0.0001). The Charlson score for those patients referred who received ST was lower than those who did not receive ST (p<0.0001) Conclusions: Our data indicate that in patients ≥ 80 years of age with cancer, few are referred to the central cancer clinic for ST. Of those referred, patients who receive adjuvant/curative intent ST live longer then those not receiving ST. Lower Charlson scores (indicative of fewer comorbidities and better general health) were found more often in patients receiving ST. No significant financial relationships to disclose.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».