051 EDMONTON FRAIL SCALE AS A PREDICTOR OF ADVERSE EVENTS IN OLDER PATIENTS UNDERGOING SYSTEMIC CANCER THERAPY IN IRELAND
Notice bibliographique
Résumé
Background The Edmonton Frail Scale (EFS) is a geriatric assessment tool. It covers: Cognition, Health, Independence, Performance, Social, Medications, Nutrition, Mood, and Continence. We prospectively examined the EFS as a predictor of adverse outcomes in older patients undergoing systemic cancer therapy. Methods With ethics approval, patients aged ≥ 65 years, who were prescribed a new systemic treatment by their Consultant Medical Oncologist were approached for participation. All patients gave written informed consent and were assessed using the EFS. Patient demographics, cancer diagnosis and ECOG performance status (PS) were collected. Adverse events were assessed using the NCI CTCAE v4. The association between EFS and toxicity during systemic treatment was examined. Results Over six months, 48 patients (25 men, 23 women) of median age 72 years (range 66-92) were included. Patients had the following primary cancer diagnoses; lower gastrointestinal 25 (31%), breast 8 (17%), lung 7 (15%), upper gastrointestinal 6 (12%), and others 12 (25%). Patients were categorised as; no frailty 25 (52%), apparently vulnerable 12 (25%), mild frailty 8 (10%), moderate frailty 2 (4%) and severe frailty 1 (2%). Only 6 (12%) patients had an ECOG PS of 2 or above. A positive correlation between EFS and PS was identified. A positive association between EFS and number of toxicity events was seen (r = 0.26). During systemic treatment, 8 (16%) patients had treatments held, of whom 1 (12%) of patients had a baseline high frailty score (EFS>11). Overall, no statistically significant association was seen between EFS and dose delay (r = −0.04) or between EFS and hospitalisation (r = 0.19). Conclusion In this prospective study, frailty, as evidenced by EFS score, was associated with toxicity from systemic therapy. However, EFS did not predict for dose delay or hospitalisation. Definitive conclusions are limited by relatively small numbers and heterogeneous patient population.
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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) | 0,000 | 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 ».