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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 OpenAlexaffabout
Tyler R. Chesney, Natalie G. Coburn, Alyson Mahar, Laura Davis, Victoria Zuk, Haoyu Zhao, Amy T. Hsu, Frances C. Wright, Barbara Haas, Julie Hallet, Ines B. Menjak, Douglas G. Manuel, Dov Gandell, Lesley Gotlib-Conn, Grace Paladino, Pietro Galluzzo

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations38
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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