Frequency and Determining Factors of Empiric Chemotherapy Dose Reduction in Patients with Non-Small Cell Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To determine the frequency and key factors regarding empiric chemotherapy dose reductions (ECDR) in nonsmall cell lung cancer (NSCLC) patients.Methods: This retrospective study involved the chart review of all histologically confirmed NSCLC patients receiving chemotherapy at the Odette Cancer Centre, Sunnybrook Health Sciences Complex, from 2013-2014.The frequency of ECDR and potential impacting factors were recorded and analyzed on SPSS v16.0.Results were expressed in percentages, P-values, and Cramer's V. Results: Our findings (N = 134) suggested patients with moderate kidney disease stages were statistically associated with ECDR (29% vs. 24% vs. 50% for stage I, II, and III respectively, p = 0.031, φ c = 0.235, df = 2).Patients aged 61 and above (39% vs. 14%, P = 0.001, φ c = 0.23, df = 1), polypharmacy of 4 or more medications (24% vs. 44%, p = 0.017, φ c = 0.21, df = 1), presence of kidney disease (43% vs. 24%, P = 0.024, φ c = 0.20, df = 1), and palliative intent (40% vs. 12%, p = 0.0027, φ c = 0.26, df = 1) showed statistically significant, but weak association with ECDR.Combinations (3 or more) of the impacting factors as mentioned above showed statistically significant association with ECDR (75% vs 42%, P = 0.00, φ c = 0.308).The degree of ECDR were positively correlated to patient age, moderate stage chronic kidney disease, and having combinations of impacting factors.Conclusions and Relevance: ECDR was common in the NSCLC patients (33%), particularly in the elderly, polypharmacy, palliative care and kidney disease population.Variances might exist among physicians, which might lead to clinically significant outcomes.Guidance and future studies for ECDR is crucial especially as Ontario's senior population grows.
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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 | 0,001 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».