Examining the ability of the Cancer and Aging Research Group tool to predict toxicity in older men receiving chemotherapy or androgen‐receptor–targeted therapy for metastatic castration‐resistant prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Because multiple treatments are available for metastatic castrate-resistant prostate cancer (mCRPC) and most patients are elderly, the prediction of toxicity risk is important. The Cancer and Aging Research Group (CARG) tool predicts chemotherapy toxicity in older adults with mixed solid tumors, but has not been validated in mCRPC. In this study, its ability to predict toxicity risk with docetaxel chemotherapy (CHEMO) was validated, and its utility was examined in predicting toxicity risk with abiraterone or enzalutamide (A/E) among older adults with mCRPC. METHODS: Men aged 65+ years were enrolled in a prospective observational study at 4 Canadian academic cancer centers. All clinically relevant grade 2 to 5 toxicities over the course of treatment were documented via structured interviews and chart review. Logistic regression was used to identify predictors of toxicity. RESULTS: Seventy-one men starting CHEMO (mean age, 73 years) and 104 men starting A/E (mean age, 76 years) were included. Clinically relevant grade 3+ toxicities occurred in 56% and 37% of CHEMO and A/E patients, respectively. The CARG tool was predictive of grade 3+ toxicities with CHEMO, which occurred in 36%, 67%, and 91% of low, moderate, and high-risk groups (P = .003). Similarly, grade 3+ toxicities occurred among A/E users in 23%, 48%, and 86% with low, moderate, and high CARG risk (P < .001). However, it was not predictive of grade 2 toxicities with either treatment. CONCLUSIONS: There is external validation of the CARG tool in predicting grade 3+ toxicity in older men with mCRPC undergoing CHEMO and demonstrated utility during A/E therapy. This may aid with treatment decision-making.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».