Challenges Facing Radiation Oncologists in The Management of Older Cancer Patients: Consensus of The International Geriatric Radiotherapy Group
Notice bibliographique
Résumé
The management of older cancer patients remains difficult because of data paucity. Radiation oncologists need to identify potential issues which could affect treatment of those patients. A workshop was organized in Barcelona among international radiation oncologists with special interest in the management of older cancer patients on April 22, 2018. The following consensus was reached: 1. Older cancer patients often faced unconscious discriminating bias from cancer specialists and institutions because of their chronological age. 2. Advances in radiotherapy techniques have allowed patients with multiple co-morbidities precluding surgery or systemic therapy to achieve potential cure in early disease stages. 3. The lack of biomarkers for frailty remains an impediment to future research. 4. Access to healthcare insurance and daily transportation remains an issue in many countries; 5. Hypofractionation, brachytherapy, or stereotactic techniques may be ideally suited for older cancer patients to minimize transportation issues and to improve tolerance to radiotherapy. 6. Patients with locally advanced disease who are mentally and physically fit should receive combined therapy for potential cure. 7. The role of systemic therapy alone or combined with radiotherapy for frail patients needs to be defined in future clinical trials because of targeted agents or immunotherapy may be less toxic compared to conventional chemotherapy.
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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 | 0,000 | 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 ».