Geriatric assessment-informed treatment decision making and downstream outcomes: what are the research priorities?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Geriatric assessment (GA) can predict outcomes relevant to patients and clinicians but is not widely used. The objective of this review is to summarize the evidence supporting use of GA to facilitate decision making and improve outcomes and identify gaps that need to be addressed to further bolster the rationale for the use of GA. RECENT FINDINGS: Recently several randomized controlled studies exploring the impact of GA-directed care have been reported. Although GA-directed care has not been shown to improve survival, it can decrease moderate to severe toxicity from chemotherapy, increase the likelihood of completing planned chemotherapy and improve quality of life without adversely affecting survival. In the surgical setting, GA-directed care may decrease duration of hospitalization, but does not affect rates of re-hospitalization. SUMMARY: GA-directed care can improve patient-important outcomes compared to usual care. However, more research on whether these findings apply to other contexts and whether GA-directed care can improve other outcomes important to patients, such as function and cognition, is needed. Also more clarity about how oncologic treatments should be modified based on results of a GA are needed if oncologists are to utilize this information effectively to obtain the reported results.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».