MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2991646687 · doi:10.1200/jco.2019.37.31_suppl.122

Comprehensive geriatric assessment in lung cancer and hematologic malignancy.

2019· article· en· W2991646687 sur OpenAlexaboutno aff
Zachary Luke Farmer, Anthony J. Caprio, Raghava R. Induru, Armida Parala‐Metz, Markecia Cooper, Joanna Edeker Lankford, Tiffany Kneuss, Thomas G. Knight, Daniel Haggstrom

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer-related cognitive impairment studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLung cancerMalignancyInternal medicineCancerHematologic malignancyOncologyGeriatric oncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

122 Background: The incidence of cancer in patients older than 65 is nearly tenfold higher than in their younger counterparts. Comprehensive geriatric assessment (CGA) is recommended for cancer patients > 65 years, as it can more reliably assess underlying function and predict tolerance to anticancer therapy. We reviewed data for patients with lung cancer and hematologic malignancies who completed comprehensive geriatric assessment by the Senior Oncology Section within the Levine Cancer Institute. Methods: From 2015 to 2019 Levine Cancer Institute (LCI) providers performed 96 CGAs in lung cancer patients and 58 in patients with hematologic malignancy, many of the latter being evaluated for bone marrow transplantation. Data was incorporated into an LCI Senior Oncology Clinic Database using the REDCap secure web application, allowing both quantitative and qualitative data analysis. Results: Median ages were 80 in lung cancer and 67 in hematologic malignancy. The lung cancer patients had a slower gait than patients with hematologic malignancy (0.8 m/s versus 1.3 m/s). Lung cancer patients also had a longer median timed up and go (TUG) test of 13 seconds, versus 8 seconds in hematologic malignancy. Considerably more lung cancer patients had experienced a fall within the preceding six months (32 (33%) versus 9 (16%)). The median Cumulative Illness Rating Scale-Geriatric (CIRS-G) total score was significantly higher in lung than in hematologic malignancy (14 versus 8), indicating a higher degree of comorbid illness. Cognitive functioning was comparable between the two groups, with median Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores of 25 in lung and 26 in hematologic malignancy. Conclusions: Lung cancer patients undergoing CGA had more comorbid illnesses, slower gait speed and timed up and go, and more falls in the preceding 6 months than hematologic malignancy patients. Overall cognitive functioning was not significantly different between the two groups. These findings highlight the importance of comprehensive geriatric assessment in elderly lung cancer patients. [Table: see text]

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0030,000

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,415 · 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
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical OncologyMême sujetCancer-related cognitive impairment studiesTravaux en français237 207