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Enregistrement W2953710439 · doi:10.2147/cia.s201873

<p>Prediction of chemotherapy adverse reactions and mortality in older patients with primary lung cancer through frailty index based on routine laboratory data</p>

2019· article· en· W2953710439 sur OpenAlexfundno aff
Yuting Wang, Rui Zhang, Yanjiao Shen, Lin Su, Birong Dong, Qiukui Hao

Notice bibliographique

RevueClinical Interventions in Aging · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSichuan UniversityNational Natural Science Foundation of ChinaMcMaster University
Mots-clésMedicineInternal medicineLung cancerFrailty IndexOncologyChemotherapyIndex (typography)Adverse effect

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: To assess the role of a pre-chemotherapy frailty index based on routine laboratory data in predicting mortality and chemotherapy adverse reactions among older patients with primary lung cancer. Design: Retrospective cohort study Setting: West China Hospital, Chengdu, China Participants: We included patients aged ≥60 years with primary lung cancer receiving the first course of chemotherapy. Measurements: Data were collected from medical records, local government death databases or telephone interviews. Outcomes included chemotherapy adverse reactions and all-cause mortality. We constructed a frailty index based on 44 laboratory variables (FI-LAB) before chemotherapy, and chose the following cutoff points: robust (0.0–0.2), pre-frail (0.2–0.35) and frail (≥0.35). Results: We included 1,020 patients (71.4% male; median age: 65 years old). Both pre-frailty and frailty was associated with any chemotherapy adverse reactions and infections during chemotherapy (OR=3.48, 95%CI: 1.77–6.87; OR=3.58, 95%CI: 1.55–8.26, respectively). Frail patients had a shorter median overall survival rate compared to robust patients (18.05 months vs 38.89 months, log-rank p <0.001). After adjusting for some potential confounding variables, the risk of all-cause mortality was dramatically increased in frail patients (HR:2.13, 95% CI:1.51–3.00) with an average follow-up of 3.9 years. Each 0.01 or per standard deviation (SD) increase in the FI-LAB value significantly increased the HR of death by 2.0% (HR:1.02, 95% CI: 1.01–1.03) and 23.0% (HR: 1.23, 95% CI: 1.13–1.34), respectively. Conclusions: Frailty assessed by routine laboratory data indicates increased risks of chemotherapy adverse reactions and death in older patients with primary lung cancer receiving the first course of chemotherapy. Keywords: frailty, prognosis, older patients, lung cancer, chemotherapy

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,338 · 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

Citations66
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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