Impact of adjuvant treatment in elderly patients with locally advanced rectal cancer: A population-based retrospective study.
Notice bibliographique
Résumé
3613 Background: Little is known about the benefit and use of adjuvant chemotherapy (ADJ) in the elderly population (age ≥ 65) with locally advanced rectal cancer (LARC). We undertook a provincial review of LARC patients to evaluate the potential benefits, including survival and time to relapse (TTR), of ADJ in elderly patients. Methods: We performed a retrospective analysis of 286 LARC patients (stage 2 and 3) diagnosed between January 2010 and December 2013 from Nova Scotia, Canada, who underwent curative-intent surgery. Baseline patient, tumor and treatment characteristics were collected. Survival and TTR analysis were performed using Kaplan-Meier and Cox-regression statistics. Results: 152 patients were age ≥65, and 92 age ≥70. Median follow-up was 46 months. 178 patients (62%) received neoadjuvant chemo-radiation (NEOADJ). While 109 patients (81%) age < 65 received ADJ, only 68 patients (45%) age ≥ 65 received ADJ. Kaplan-Meier analysis revealed a significant survival and TTR advantage for ADJ irrespective of age (table). In cox-regression multivariate analysis, ECOG status, T stage, and ADJ were significant predictors of survival (p < 0.04), while age was not. Similarly, N stage, NEOADJ, and ADJ were significant predictors of TTR (p < 0.007). Poor ECOG status was the most common cause of ADJ omission. There was a significantly higher amount of grade≥ 1 chemotherapy-related toxicity experienced by patients age ≥ 65 treated with ADJ compared to no ADJ (77% vs 32%, p < 0.0001), which consisted mostly of diarrhea and mucositis. Toxicity was the main reason for non-completion of ADJ in the elderly. Conclusions: Elderly patients with LARC have significantly improved overall survival with ADJ, but the use of ADJ is lower than in patients age < 65. However, elderly patients experience more chemotherapy-related toxicities, leading to higher rates of early treatment discontinuation. [Table: see text]
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 ».