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Enregistrement W2971880201 · doi:10.1200/jco.2019.37.15_suppl.11540

Prognostic factors among older adults with advanced non-small cell lung cancer (NSCLC): A multisite cohort study.

2019· article· en· W2971880201 sur OpenAlexaboutno aff
Melisa L. Wong, Christine Miaskowski, Alexander K. Smith, W. John Boscardin, Harvey Jay Cohen, Arti Hurria, Vivian Lam, Carling Ursem, Collin M. Blakely, Matthew A. Gubens, Thierry Jahan, Caroline E. McCoach, Gregory M. Allen, Julia Rotow, Niharika Dixit, Vivek Musinipally, Katey Webber, Louise C. Walter

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple and Secondary Primary Cancers
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineLung cancerCohortOncologyPopulationQuality of life (healthcare)non-small cell lung cancer (NSCLC)Performance statusProportional hazards modelCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

11540 Background: Prognosis in NSCLC is vital for clinical decision making. With the aging US population and rapidly changing treatment landscape, we aimed to identify prognostic factors among older adults with advanced NSCLC receiving chemo-, immuno-, and/or targeted therapy. Methods: We conducted a prospective cohort study of adults age ≥65 with advanced NSCLC starting a new non-curative systemic treatment (chemo-, immuno-, and/or targeted therapy) at a Comprehensive Cancer Center, Veterans Affairs Medical Center, and safety-net hospital. Prior to treatment initiation, patients completed a geriatric assessment including cognition, function, comorbidities, mood, social support, and quality of life. Cox proportional hazards models were performed to identify prognostic factors for overall survival (OS). Results: In a sample of 51 patients, median age was 73 (range 65-94). The majority of patients had stage IVB (59%) or IVA (39%) NSCLC. Current treatment included immunotherapy (37%), targeted therapy (29%), chemoimmunotherapy (18%), and chemo (16%). Most patients had received prior NSCLC treatment (80%): chemo (51%), targeted therapy (35%), immunotherapy (22%), radiation (RT; 47%), and/or surgery (19%). At enrollment, 73% had an abnormal Montreal Cognitive Assessment score < 26 (MoCA; median score 23) and 35% had an abnormal Timed Up and Go time ≥13.5 secs (TUG; median time 12.7 secs). Median OS was 12.5 months. In univariable analyses, stage IVB disease (HR 6.99, 95% CI 1.55-31.5), prior RT (HR 2.98, 95% CI 1.08-8.21), worse MoCA score (HR 1.15 per 1 point change, 95% CI 1.03-1.28), and longer TUG time (HR 1.13 per 1 sec change, 95% CI 1.05-1.23) were associated with worse OS. Of note, age, current NSCLC treatment, line of therapy, and Karnofsky Performance Status were not associated with OS. In multivariable analysis, MoCA score was the only statistically significant prognostic factor (HR 1.15, 95% CI 1.01-1.30). Conclusions: We found that abnormal pretreatment cognition is very common and an important prognostic factor among older adults with advanced NSCLC. Pretreatment screening for cognitive impairment should be considered to inform prognostication, decision making, and treatment planning.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,885

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,355 · 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.

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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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