MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4241615461 · doi:10.1200/jco.2018.36.15_suppl.e18608

Physician-reported reasons for non-enrollment of older adults in cancer clinical trials.

2018· article· en· W4241615461 sur OpenAlexaff
Miki J. Lackman, Tina Hsu

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvances in Oncology and Radiotherapy
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLogistic regressionCancerWilcoxon signed-rank testContinuous variableInternal medicineMedical diagnosisExact testSystemic therapyComorbidityDiseaseMann–Whitney U testBreast cancerPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e18608 Background: Older adults (OA), age 65+, account for 60% of new cancer diagnoses but only 22-36% of those in clinical trials (CT). Prior studies surveyed physicians to recall reasons for not enrolling OA in general rather than assessing reasons for specific patients seen. Objectives: 1) Identify the percentage of OA vs younger adults (YA) offered CT enrollment; 2) Identify physician-reported reasons for non-enrollment of OA vs YA to CT Methods: Consecutive cancer patients (n = 503) seen in consultation at a single centre were enrolled. Patient, cancer characteristics and information about systemic therapy (type, whether accepted, and if CT was offered) were recorded from the consult note. For patients who accepted systemic therapy, but were not offered CT, medical oncologists were contacted to determine reason for not offering CT. Results were summarized using descriptive statistics. Comparison of YA and OA was done using the Chi-square or Fisher exact test for categorical variables and Wilcoxon rank sum test for continuous variables. Logistic regression was used to determine the association between age and the likelihood of being offered CT. Results: Median patient age was 66. Breast (31.2%) and gastrointestinal (25.6%) cancers were most common. Almost 40% had incurable disease. OA had more comorbidities (Charlson Comorbidity Index 2+ 24.7 vs 10%), took more medications (mean 4.2 vs 2.3), and had worse performance status (PS) (ECOG 3+ 15.1 vs 5.2%) than YA (p < 0.0001). OA were less likely to be offered systemic therapy (68.3 vs 82.1%, p < 0.001) but were as likely to accept as YA. OA were less likely to be offered a CT (14.8 vs 32.1%, p < 0.001). No available CT (75.4%), poor PS (7.8%) and ineligiblity for available CT (6.3%) were the most commonly cited reasons for not offering CT to OA and YA. Poor PS in OA was more commonly cited as a reason for not offering CT compared to YA (11.8 vs 3.9%). After adjusting for patient factors including PS and comorbidities, increasing age (by decade) was associated with a lower likelihood of being offered CT OR 0.74 (95% CI 0.6-0.9, p < 0.001). Conclusions: OA are less likely to be offered but as likely to accept systemic therapy as YA. OA are less likely to be offered CT as YA even after accounting for patient factors.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,223
Tête enseignante GPT0,631
Écart entre enseignants0,408 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical OncologyMême sujetAdvances in Oncology and RadiotherapyTravaux en français237 207