NCOG-43. NEUROCOGNITIVE IMPAIRMENT AND FRAILTY IN GERIATRIC PATIENTS WITH HIGH GRADE GLIOMA AND THORACIC MALIGNANCY
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND The median age at diagnosis for high grade glioma is 64 years. With peak incidence 75-84, malignant glial tumors are frequently a disease of the elderly. Common assessment measures fail to accurately gauge geriatric cancer patient fitness. Comprehensive Geriatric Assessment (CGA) is recommended in patients older than 65 to gauge risk of toxicity and tolerance of therapeutic intervention. We reviewed data for older patients with high grade glioma (HGG) and thoracic malignancy (TM) who underwent CGA via Senior Oncology Clinic (SOC) at Levine Cancer Institute. METHODS From 2015 to 2019 104 thoracic malignancy patients and 19 high grade glioma patients completed CGA via SOC before treatment or a required change in therapy. Data was incorporated into the LCI Senior Oncology Database by the REDCap secure web application, allowing for both quantitative and qualitative data analysis. RESULTS The median age was 77 in the HGG cohort compared to 80 years with TM. The physician rated Karnofsky Performance Status (KPS) for HGG and TM were similar (76% v 79%) as were the percentages of patients that were frail or prefrail (90% v 87%). Montreal Cognitive Assessment scores were lower in HGG (20 v 23). Considerably more HGG had falls in the 6 months before their assessment (58% v 30%) and gait speed was slower (0.76 m/s v 0.85 m/s). CONCLUSIONS Older patients with high grade gliomas compared to similar thoracic malignancies had more neurocognitive impairment, falls in the preceding 6 months, and slower gait speed. Physician rated KPS and frailty were similar in both groups. The results illustrate the limitations of physician-rated performance measures and highlight the importance of CGA in older brain tumor patients.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».