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Enregistrement W3161692657 · doi:10.1001/jamasurg.2021.1425

All-Cause and Cancer-Specific Death of Older Adults Following Surgery for Cancer

2021· article· en· W3161692657 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJAMA Surgery · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensBruyèreOttawa HospitalUniversity of ManitobaSunnybrook HospitalHealth Sciences CentreInstitute for Clinical Evaluative SciencesSunnybrook Health Science CentreUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCancerProstate cancerInterquartile rangeCause of deathHazard ratioIncidence (geometry)PopulationCumulative incidenceBreast cancerCohortInternal medicineSurgeryDiseaseConfidence intervalEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Cancer care has inherent complexities in older adults, including balancing risks of cancer and noncancer death. A poor understanding of cause-specific outcomes may lead to overtreatment and undertreatment. Objective: To examine all-cause and cancer-specific death throughout 5 years for older adults after cancer resection. Design, Setting, and Participants: This population-based cohort study was conducted in Ontario, Canada, using the administrative databases stored at ICES (formerly the Institute for Clinical Evaluative Sciences). All adults 70 years or older who underwent resection for a new diagnosis of cancer between January 1, 2007, and December 31, 2017, were included. Patients were followed up until death or censored at date of last contact of December 31, 2018. Exposures: Cancer resection. Main Outcome and Measures: Using a competing risks approach, the cumulative incidence of cancer and noncancer death was estimated and stratified by important prognostic factors. Multivariable subdistribution hazard models were fit to explore prognostic factors. Results: Of 82 037 older adults who underwent surgery (all older than 70 years; 52 119 [63.5%] female), 16 900 of 34 044 deaths (49.6%) were cancer related at a median (interquartile range) follow-up of 46 (23-80) months. At 5 years, estimated cumulative incidence of cancer death (20.7%; 95% CI, 20.4%-21.0%) exceeded noncancer death (16.5%; 95% CI, 16.2%-16.8%) among all patients. However, noncancer deaths exceeded cancer deaths starting at 3 years after surgery in breast, prostate, and melanoma skin cancers, patients older than 85 years, and those with frailty. Cancer type, advancing age, and frailty were independently associated with cause-specific death. Conclusions and Relevance: At the population level, the relative burden of cancer deaths exceeds noncancer deaths for older adults selected for surgery. No subgroup had a higher burden of noncancer death early after surgery, even in more vulnerable patients. This cause-specific overall prognosis information should be used for patient counseling, to assess patterns of over- or undertreatment in older adults with cancer at the system level, and to guide targets for system-level improvements to refine selection criteria and perioperative care pathways for older adults with cancer.

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.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,258 · 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