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Enregistrement W3025179634 · doi:10.3390/cancers12051287

Older Cancer Patients during the COVID-19 Epidemic: Practice Proposal of the International Geriatric Radiotherapy Group

2020· article· en· W3025179634 sur OpenAlexaff
Nam P. Nguyen, Vincent Vinh‐Hung, Brigitta G. Baumert, Alice Zamagni, Meritxell Arenas, Micaela Motta, Arthur Sun Myint, Marta Bonet, Tiberiu Popescu, T. Vuong, Gokula Kumar Appalanaido, Lurdes Trigo, Ulf Karlsson, Juliette Thariat

Notice bibliographique

RevueCancers · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLife expectancyAnxietyPandemicPopulationDiseaseDepression (economics)Health careCancerRadiation therapySocial distanceGerontologyFamily medicineIntensive care medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychiatryInfectious disease (medical specialty)SurgeryEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The coronavirus disease 19 (COVID-19) pandemic is unprecedented as it reached all countries in the world within a record short period of time. Even though COVID-19 infection may be just severe in any adults, older adults (65-year-old or older) may experience a higher mortality rate. Among those affected, cancer patients may have a worse outcome compared to the general population because of their depressed immune status. As the health resources of most countries are limited, clinicians may face painful decisions about which patients to save if they require artificial ventilation. Cancer patients, especially the older ones, may be denied supportive care because of their shorter life expectancy. Thus, special considerations should be taken to prevent infection of older cancer patients and to provide them with adequate social support during their cancer treatment. The following proposal was reached: (1) Education of health care providers about the special needs of older cancer patients and their risks of infection. (2) Special consideration such as surgical masks and separate scheduling should be made to protect them from being infected. (3) Social services such as patient navigators should be provided to ensure adequate medical supply, food, and daily transportation to cancer centers. (4) Close monitoring through phone calls, telecommunication to ensure social distancing and psychological support from patient family to prevent anxiety and depression. (5) Shorter course of radiotherapy by use of hypofractionation where possible to decrease the needs for daily transportation and exposure to infection. (6) Enrollment of older cancer patients in clinical trials for potential antiviral medications if infection does occur. (7) Home health care telemedicine may be an effective strategy for older cancer patients with COVID-19 infection to avoid hospital admission when health care resources become restricted. (8) For selected patients, immunotherapy and targeted therapy may become the systemic therapy of choice for older cancer patients and need to be tested in clinical trials.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,460
Score d'incertitude au seuil0,830

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,345 · 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

Citations35
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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