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Enregistrement W3003121539 · doi:10.1016/j.bbmt.2019.12.696

Study on Frailty and Functionality on Routine Clinical Assessment in Allogeneichematopoietic Cell Transplantation to Predict Outcomes

2020· article· en· W3003121539 sur OpenAlexaff
María Queralt Salas, Eshetu G. Atenafu, Ora Bascom, Leeann Wilson, Arjun Law, Wilson Lam, Zeyad Al‐Shaibani, David Loach, Fotios V. Michelis, Dennis Dong Hwan Kim, Jeffrey H. Lipton, Auro Viswabandya, Jonas Mattsson, Shabbir M.H. Alibhai, Rajat Kumar

Notice bibliographique

RevueBiology of Blood and Marrow Transplantation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensUniversity Health NetworkPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTransplantationActivities of daily livingCumulative incidenceObservational studyMultivariate analysisPhysical therapyProspective cohort studyAdverse effectInternal medicineEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Frailty can adversely affect the outcomes of allogeneic hematopoietic stem cell transplantation (alloHSCT) but is difficult to measure in busy transplant clinics. We aim to share a preliminary analysis of the applicability and correlation between our selected frailty assessment with transplant outcomes and complications. Methods The present study is a single center prospective observational study. Patients referred for transplant underwent the following assessments conducted by different providers. Frailty and function assessment tests by clinician evaluating (a) Clinical Frailty scale (CFS) with 9 points based on clinical judgement (Rockwood 2005) (b) Lawton's Instrumental activities of daily living (IADL). Objective physical performance by nursing BMT coordinator using (a) TUGT and (b) Grip strength using hydraulic "Jamar" hand dynamometer conducted in clinic room at time of documentation. Self assessment by patient completing (a) Self-rated health (SRH) question and (b) a question on falls. Blood tests (a) CRP (b) Albumin. The parameters were individually correlated with overall survival (OS), non-relapse mortality (NRM), cumulative incidence (cum.Inc) of acute (a)GVHD, median time of transplant hospitalization and readmissions. Multivariate analysis was not performed due to limited sample size and low frequency of adverse events. Ninety-six consecutive adult patients were included. All ages were included. Last follow-up was July 2019. Results Baseline characteristics and post-transplant information are noted in the Table 1 (Figure 1). Median follow up of cohort was 5 months. Overall, median OS at 6 months was 73.9% (range 61.7-82.8), NRM at day+100 was 8.7% (range 2.6-14.7), Cum.Inc of aGVHD 41.1% (range 30.1-52.1), Cum.Inc gr II-IV aGVHD was 25.7% (range 15.6-35.9). Relapse occurred in 8 cases (8.3%) and deaths in 23 (23.9%). Results provided by the univariate analysis are summarized in the Table 2 (Figure 1). Conclusions With selected brief tools, frailty and functionality can be assessed as part of routine clinical practice in alloHSCT in all age groups without extra waiting time for patients or additional human resources. TUGT is a useful prognostic tool which can be conducted in a clinic room and correlates with OS, NRM, and duration of hospitalization. Larger number of patients and longer follow-up will help to evaluate the different assessment modalities as prognostic tools in allo-HSCT and their wider applicability.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,298 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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