INNV-11. GLIOBLASTOMA IN THE OLDER PERSON – HOW DO WE DECIDE ON TREATMENT?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The incidence of glioblastoma (GBM) peaks in the 7th and 8th decades of life. Multiple treatment options exist for older patients with GBM however, the assessment of older patients prior to treatment decisions is poorly researched and lacks standardization. In order to address this issue we performed a cross-sectional electronic survey distributed to all full members of the Society for Neuro-Oncology. There were 116 respondents from a total of 1515 recipients (8% response rate). The survey was distributed during the peak of COVID-19 which undoubtedly affected response rates. 97% of respondents were clinicians with 86% academic. 72% had been in practice > 10 years and the majority saw 5–10 new GBM cases per month. 95% of respondents were from the USA, with involvement from Japan, Australia, Canada and Italy. 37% of respondents routinely perform a cognitive or frailty screening test. Of these, MMSE and MoCA were the most commonly used. Of those who performed a screening test, the majority reported that the results changed their treatment decision in approximately 50% of cases. 50% of respondents have access to a multidisciplinary team during their clinic, with physical therapy being the most available. When making treatment decisions, participants ranked performance status as the most important clinical factor. Considering the heterogeneity of this patient population, we argue that performance status is a crude measure of vulnerability within this cohort. In the first survey of this kind, we have shown a disparity in assessment techniques across the international neuro-oncology field and the impact performing a cognitive screen has on decision making. Older patients with GBM represent a unique clinical scenario because of the complexity of distinguishing neuro- oncology related symptoms from general frailty. There is a need for specific geriatric assessment models tailored to the older neuro-oncology population in order to facilitate treatment decisions.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».