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Enregistrement W3031183771 · doi:10.1200/jco.2020.38.15_suppl.6062

Risk stratified multidisciplinary ambulatory management of malignant bowel obstruction (MAMBO) program for women with gynecological cancers: Preliminary results from a prospective single-center study.

2020· article· en· W3031183771 sur OpenAlexaff
Shiru Lucy Liu, Yeh Chen Lee, Nazlin Jivraj, Valerie Bowering, Lisa Wang, Gita Bhat, Ainhoa Madariaga, Lawrence Kasherman, Kashish Nathwani, Azieb Tesfu, Sarah Lee, Sarah E. Ferguson, Jennifer Croke, Catherine O′Brien, Jenny Lau, Tanya Chawla, Eran Schlomovitz, Amit M. Oza, Stéphanie Lheureux

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntestinal and Peritoneal Adhesions
Établissements canadiensMount Sinai HospitalUniversity Health NetworkToronto General HospitalUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer CentreOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAmbulatoryProspective cohort studyGuidelinePalliative careColorectal cancerMultidisciplinary approachCancerGeneral surgerySurgeryInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

6062 Background: Malignant Bowel Obstruction (MBO) is one of the most common and devastating complications in women with gynecological cancer (GC). There is currently no consensus guideline to improve patient (pt) care in this setting. MAMBO (NCT03260647) is an ongoing prospective study evaluating the clinical implementation of a novel management algorithm for multidisciplinary management of MBO in GC pts. We report preliminary patient outcomes. Methods: All GC pts at Princess Margaret Cancer Centre with a confirmed diagnosis of or are at risk of MBO are eligible for enrollment. Participants follow a low fiber diet titrated by severity of symptom and their monthly weight and albumin levels are recorded, along with standardized patient-reported outcome measures (PROMs) at different time points. For pts who develop MBO, inpatient and ambulatory management algorithms are applied using a multidisciplinary and interprofessional care model consisting of nurses, surgeons, oncologists, radiologists, nutritionists, total parenteral nutrition team, social work, and palliative care. Decisions regarding most optimal management strategies are made by this team with regular MAMBO rounds. A retrospective analysis of pts hospitalized with MBO between 2012 and 2017 was performed in order to have a historical comparison for outcome and survival analysis using Kaplan Meier methods. Results: Since August 2017, 70 pts have been enrolled in MAMBO. Most had high-grade serous ovarian carcinoma (75%), of whom 68% are platinum-resistant. So far, 36 (51%) developed MBO, 6 of whom had multiple sequential episodes. Mean number of days in hospital with MBO was 10 days (median 7, range 0-45), compared to 18 days (median 9, range 0-134) for historical control (p = 0.009). There was no significant loss in weight 6 months from MBO diagnosis but a significant reduction in albumin level by 2.75 g/L after 3 months (p = 0.005). PROMs suggest fatigue and general lack of wellbeing were the symptoms with highest distress. Most patients (78%) received chemotherapy following MBO and most received weekly paclitaxel (36%). Median time from first MBO to death was 219 days (95% CI: 101-not reached) for all-comers in MAMBO and 174 days (95% CI: 98-363) for MBO requiring hospitalization, compared to 108 days (95% CI: 79-160) for historical controls (p = 0.007 and p = 0.062, respectively). Conclusions: Patient care and outcomes from MBO seem to be improved in GC pts enrolled in MAMBO compared to historical controls. Clinical trial information: NCT03260647.

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)0,001
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 enseignants0,451
Score d'incertitude au seuil0,511

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,414
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 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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