Systematic reviews and meta-analyses in geriatric oncology.
Notice bibliographique
Résumé
e21517 Background: Cancer incidence for most malignancies increases with age with the majority diagnosed after age 65. Aging is also associated with an increasing number of major comorbidities and greater risk and consequences of treatment-related complications. Geriatric Oncology has emerged as a subdiscipline within oncology focused on clinical management and research related to the elderly. Methods: A comprehensive search of the English language literature between 1990-2016 was undertaken for systematic reviews or meta-analyses (SRMAs) related to geriatric oncology. Titles, abstracts and full text manuscripts when needed were reviewed. 1,088 potentially eligible records were identified including 703 not limited to elderly patients, 89 not cancer studies and 236 not SRMAs. Results:More than half of 61 eligible studies were published in the last five years including systematic reviews in 42 (69%), meta-analyses in 42 (69%) and both in 23 (40%). Studies came from Europe (30), US (14), Canada (9), Asia (7) and South America (1) with elderly age cutoffs ranging from > 60 to > 80. While 17 reviews included multiple cancer types, 44 were limited to lung cancer (9), colorectal cancer (8), breast cancer (7), multiple myeloma (5) and lymphoma (4). Research focus was survivorship or end-of-life (41), treatment (24), geriatric assessment (11) and supportive care (8). Studies were limited to randomized controlled trials (37), non-RCTs (9) and both (16). The primary outcome was overall survival (39), progression free or relapse-free survival (15), response or recurrence (11), treatment-related toxicity (21) and geriatric assessment or frailty (9). More than half of SRMAs included < 10 studies while 20% included > 30 with the number of subjects in included trials ranging from 153 to > 15,000. Conclusions: The development of Geriatric Oncology has spanned nearly three decades. While a strong evidence base of published research including rigorous SRMAs in Geriatric Oncology has only emerged over the past decade, steady growth across a range of topics and outcomes relevant to cancer in the elderly is apparent.
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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 | 0,046 | 0,150 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,001 |
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 ».