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Enregistrement W2954483077 · doi:10.14283/jfa.2019.25

Comparison of Frailty Scores in Newly Diagnosed Patients with Multiple Myeloma: A Review

2019· review· en· W2954483077 sur OpenAlexaff
Hira Mian, Melissa Brouwers, C. Tom Kouroukis, Tanya M. Wildes

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Frailty & Aging · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensUniversity of OttawaMcMaster UniversityJuravinski Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMultiple myelomaFrailty IndexUsabilityOperationalizationDiseaseInternal medicinePhysical therapyIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiple myeloma is a malignant plasma cell disease, which typically affects older patients, with a median age at diagnosis of 70 years. The challenge in treating older patients is to accurately identify 'fit' patients that can tolerate more intensive treatment to maximize disease control, while simultaneously identifying vulnerable or 'frail' patients who may develop toxicity with significant morbidity and mortality, requiring different treatment options or dose modification. Multiple frailty scores have been devised for multiple myeloma over the years in newly-diagnosed patients. This paper gives an overview of the three common frailty measurements: the International Myeloma Working Group Frailty Score, Mayo Clinic Frailty Score and the Revised Myeloma Co-Morbidity Index. We will summarize the derivation, validation, usability and applicability of these scores in different clinical settings, emphasizing the main strengths and limitations for each index score. We will also highlight future directions in the operationalization of frailty in multiple myeloma.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,800
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,296 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations24
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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