Patient Preferences for Treatment Outcomes in Oncology with a Focus on the Older Patient—A Systematic Review
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.
Notice bibliographique
Résumé
For physicians, it is important to know which treatment outcomes are prioritized overall by older patients with cancer, since this will help them to tailor the amount of information and treatment recommendations. Older patients might prioritize other outcomes than younger patients. Our objective is to summarize which outcomes matter most to older patients with cancer. A systematic review was conducted, in which we searched Embase and Medline on 22 December 2020. Studies were eligible if they reported some form of prioritization of outcome categories relative to each other in patients with all types of cancer and if they included at least three outcome categories. Subsequently, for each study, the highest or second-highest outcome category was identified and presented in relation to the number of studies that included that outcome category. An adapted Newcastle-Ottawa Scale was used to assess the risk of bias. In total, 4374 patients were asked for their priorities in 28 studies that were included. Only six of these studies had a population with a median age above 70. Of all the studies, 79% identified quality of life as the highest or second-highest priority, followed by overall survival (67%), progression- and disease-free survival (56%), absence of severe or persistent treatment side effects (54%), and treatment response (50%). Absence of transient short-term side effects was prioritized in 16%. The studies were heterogeneous considering age, cancer type, and treatment settings. Overall, quality of life, overall survival, progression- and disease-free survival, and severe and persistent side effects of treatment are the outcomes that receive the highest priority on a group level when patients with cancer need to make trade-offs in oncologic treatment decisions.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 découle