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Enregistrement W3172523404 · doi:10.1200/jco.2021.39.15_suppl.12011

Comprehensive geriatric assessment and management for Canadian elders with Cancer: The 5C study.

2021· article· en· W3172523404 sur OpenAlexaffabout
Martine Puts, Naser Alqurini, Fay J. Strohschein, Johanne Monette, D. Wan-Chow-Wah, Rama Koneru, Ewa Szumacher, Rajin Mehta, Caroline Mariano, Anson Li, Tina Hsu, Sarah Brennenstuhl, Bianca McLean, Aria Wills, Eitan Amir, Monika K. Krzyzanowska, Christine Elser, Eric Pitters, Henriette Breunis, Shabbir M.H. Alibhai

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of CalgaryPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health NetworkHealth Sciences CentreOttawa HospitalRoyal Columbian HospitalJewish General HospitalSunnybrook Health Science CentreLakeridge HealthMcGill UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGeriatric oncologyQuality of life (healthcare)CancerRandomizationRandomized controlled trialPalliative carePerformance statusPhysical therapyFamily medicineInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

12011 Background: Comprehensive Geriatric Assessment (CGA) is recommended by ASCO for older adults with cancer undergoing chemotherapy to identify issues that can interfere with treatment delivery and optimize functional status and quality of life. However, few randomized controlled trials have been completed so far. Our objective is to evaluate the effectiveness of CGA on improving quality of life for older adults receiving cancer treatment. Methods: Eligible patients were aged 70+, diagnosed with a solid tumour, lymphoma or myeloma, referred for first/second line chemotherapy, speaking English/French, and with an Eastern Collaborative Oncology Group Performance Status 0–2. The CGA was done by a nurse and geriatrician followed by monthly phone calls by the study nurse for 6 months. Patients were randomly assigned (1:1) to receive either the intervention (CGA plus follow-up by geriatric trained team in addition to usual oncology care) or usual care alone. All participants received a monthly healthy aging booklet for attention control. Randomization was stratified by center and treatment intent (curative/adjuvant versus palliative). Our primary outcome was health-related quality of life (HRQOL) assessed with the European Organisation for Research and Treatment of Cancer (EORTC) QLQ-C30 global health scale (items 29 and 30). Secondary outcomes include functional status (Instrumental Activities of Daily Living). Outcome data collection was completed monthly for the first 6 months, then at 9 and 12 months. For the primary outcome we used a pattern mixture model using an intent-to-treat approach (at 0, 3, and 6 months). The last data collection took place March 8 2021. Results: From May 2017 to March 2020, 351 participants from 8 hospitals across Canada were enrolled. All patients were seen on or after day 1 of treatment for the intervention per patient request. Patient characteristics at baseline were similar in both arms. The average age was 75.7 (SD = 4.8), 60.4% was male and 54.3% had treatment with palliative intent. Change in HRQOL scores did not differ by arm (p =.80). Neither group exceeded the MCID of 10 points. There was also no difference in IADL between the groups (p = 0.82). Conclusion: CGA was not effective in improving quality of life for older adults receiving cancer treatment in this study. CGA may need to be performed prior to treatment initiation to achieve benefits. Clinical trial information: NCT03154671.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,253

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,365 · 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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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