Clinical Predictors of Early Mortality in Colorectal Cancer Patients Undergoing Chemotherapy: Results From a Global Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Early mortality is a major problem in colorectal cancer (CRC). We have shown that Khorana Score is predictive of early mortality in other cancers. Here, we evaluated the value of this score and other prognostic variables in predicting early mortality in CRC. Methods CANTARISK was a prospective, noninterventional, global cohort study in patients with CRC initiating a new chemotherapy regimen. Data were collected at zero, two, four, and six months. Early mortality was defined as death within six months of enrollment. All data were compiled centrally and analyzed after the study closed. Statistically significant univariate associations were tested in multivariable models; adjusted odds ratios (ORs) are presented. Statistical tests were two-sided. Results From 2011 to 2012, 1789 CRC patients were enrolled. The median age was 62 years; 71% were Caucasian. One-third (35%) had a rectal primary, and 65% had metastatic disease. There were 184 (10.3%) patients who died during their first six months in the study. For low, intermediate, and high Khorana Score, there were 8.1%, 11.2% and 32.5% deaths, respectively. In multivariable analyses, Khorana Score was an independent predictor of early death (OR for high/intermediate vs low score = 1.70, P = .0027), in addition to age (OR for each incremental year = 1.03, P = .0014), presence of metastatic disease (OR = 3.28, P < .0001), and Easter Cooperative Oncology Group Performance Status Score of 2 or higher (OR = 3.85, P < .0001). Conclusions This study demonstrates that Khorana Score is predictive of early mortality in CRC patients. Intermediate- or high-risk patients, as defined by this score, may benefit from additional interventions aimed at reducing early mortality.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».