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Enregistrement W3003473057 · doi:10.1634/theoncologist.2019-0581

A Randomized Trial of Real-Time Geriatric Assessment Reporting in Nonelectively Hospitalized Older Adults with Cancer

2020· article· en· W3003473057 sur OpenAlexaff
Trevor A. Jolly, Allison M. Deal, Caroline Mariano, Nicole Markowski, Sharanda Kirk, Max S. Perlmutt, Franklin D. Jones, Seul Ki Choi, Kirsten A. Nyrop, Jan Busby‐Whitehead, Hyman B. Muss

Notice bibliographique

RevueThe Oncologist · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensRoyal Columbian Hospital
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteJohn A. Hartford Foundation
Mots-clésMedicinePolypharmacyPsychological interventionRandomized controlled trialAnxietyPopulationReferralCancerGeriatricsIntervention (counseling)Physical therapyInternal medicineFamily medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Hospitalized older adults have significant geriatric deficits that may lead to poor outcomes. We conducted a randomized trial to investigate the effectiveness of providing clinicians with a real-time geriatric assessment (GA) report in nonelectively hospitalized older patients with cancer. SUBJECTS, MATERIALS, AND METHODS: We developed a web-based software platform for administering a modified GA (Cancer 2005;104:1998-2005) to older (>70 years) nonelectively hospitalized patients with pathologically confirmed malignancy. Patients were randomized to have their GA report provided to their treating clinicians (Intervention arm) or not provided (Control arm). RESULTS: Our study included 135 patients, median age 76 years, 52% female, 75% white, 21% black, 79% greater than high school education, 59% married, and 17% living alone. All patients had at least one GA-identified deficit, including physical function deficits (90%), cognitive impairment (22%), >5 comorbidities (28%), polypharmacy (>9 medications; 38%), weight loss ≥10% in the past 6 months (40%), anxiety (32%), or depression (30%). There was no difference between the Intervention (6%) and Control arms (9%) in the proportion of patients who were referred by their clinical team for an intervention to address a deficit (p = .53). CONCLUSION: Many older nonelectively hospitalized patients with cancer have geriatric deficits that are amenable to evidence-based interventions. Real-time GA reports provided to the care team prior to discharge did not influence provider referral for such interventions. There is a need for systems-level interventions to address deficits in this vulnerable patient population. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Geriatric deficits are common in hospitalized older adults with cancer and lead to poor outcomes. Addressing modifiable deficits represents an appealing way to improve outcomes. Widespread geriatrician consultation is impractical owing to resource and personnel constraints. This work tested whether prompt delivery of a mostly self-administered, web-based geriatric assessment report to clinicians improved referral rates for evidence-informed interventions. It confirmed frequent geriatric deficits and high readmission rates in this population but found that real-time geriatric assessment reporting did not influence provider referral for evidence-informed interventions on geriatric assessment identified deficits. These findings highlight the need for systems-level intervention to improve outcomes in this vulnerable patient population.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,568

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,318 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations23
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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