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Enregistrement W2946909981 · doi:10.1200/jco.2019.37.15_suppl.e23034

Treatment approaches and survival outcomes of older patients with locally advanced esophageal cancer (LAEC) in Ireland.

2019· article· en· W2946909981 sur OpenAlexaff
Petra Martin, Eamonn O’Leary, Sandra Deady, Anne M. Horgan

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEsophageal Cancer Research and Treatment
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineEsophageal cancerRadiation therapyCancerCancer registryChemoradiotherapyPopulationAdjuvantStage (stratigraphy)Univariate analysisSurgeryProportional hazards modelMultivariate analysisOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e23034 Background: Neo+/- adjuvant treatment data in older patients with cancer is sparse due to exclusion of this population from clinical trials. We evaluated the management of locally advanced esophagogastric cancer (LAEC) in older Irish patients to determine treatment modalities utilized and identify factors associated with survival. Methods: Patients diagnosed with LAEC (stage II or III) over a 5 year period (2007-2011)were identified from the National Cancer Registry of Ireland. Follow-up was till end 2014.Demographic characteristicswere assessed. Treatment was classified as “best supportive care (BSC)”, “surgery only”, “neo/adjuvant treatment” and “chemo/radiation alone” (ie chemo, radiotherapy or chemoradiotherapy alone in the absence of surgery).Survival was estimated by Kaplan-Meier estimates and Cox models. Clinicopathologic factors and treatment type found to be significant in univariate analysis were included in a multivariate analysis (MVA). Results: 46%(n = 580) of the 1,251 patients were ≥70yrs, 62% had stage III disease and 51% had gastric cancer. 11% (n = 134) received BSC, 23% (n = 288) had surgery only, 31%(n = 390) had chemo/radiation alone, 35% (n = 439) had neo/adjuvant treatment. 20% (n = 39) of patients ≥75yrs had neoadjuvant treatment compared to 46% < 75 yrs. No patient ≥80yrs received neo/adjuvant treatment. With increasing age patients were less likely to receive neo/adjuvant treatment (p < 0.001), less likely to receive surgery (p < 0.001) and less likely to receive any treatment (p < 0.001).Median survival(OS) decreased with age (< 70yrs: 23months; 70-74: 19months; 75-79:13months; ≥80 years:10 months). In MVA, older age, smoking, later stage, higher grade were significantly associated with a higher risk of death.Including an interaction between treatment and age, patients receiving adjuvant or neoadjuvant treatment had lower risk of death than any other treatment group regardless of age. Conclusions: Older patients were less likely to receive any treatment for LAEC than younger patients. Patients ≥70 years benefit from neo/adjuvant treatment, however,these patients are often excluded based on age. Prospective clinical trials focusing on elderly patients and incorporating life expectancy, comorbidities and geriatric assessment are needed to best guide treatment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,353 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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