MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4253690459 · doi:10.1200/edbk_158713

Treatment of Lung Cancer in Medically Compromised Patients

2016· article· en· W4253690459 sur OpenAlexaff
Jeffrey Crawford, Paul Wheatley‐Price, Josephine Feliciano

Notice bibliographique

RevueAmerican Society of Clinical Oncology Educational Book · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLung cancerClinical trialIntensive care medicineCancerPopulationPerformance statusDiseaseRadiation therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Outcomes for patients with lung cancer have been improved substantially through the integration of surgery, radiation, and systemic therapy for patients with early-stage disease. Meanwhile, advances in our understanding of molecular mechanisms have substantially advanced our treatment of patients with advanced lung cancer through the introduction of targeted therapies, immune approaches, improvements in chemotherapy, and better supportive care. However, the majority of these advances have occurred among patients with good functional status, normal organ function, and with the social and economic support systems to be able to benefit most from these treatments. The aim of this article is to bring greater attention to management of lung cancer in patients who are medically compromised, which remains a major barrier to care delivery. Impaired performance status is associated with poor outcomes and correlates with the high prevalence of cachexia among patients with advanced lung cancer. CT imaging is emerging as a research tool to quantify muscle loss in patients with cancer, and new therapeutics are on the horizon that may provide important adjunctive therapy in the future. The benefits of cancer therapy for patients with organ failure are poorly understood because of their exclusion from clinical trials. The availability of targeted therapy and immunotherapy may provide alternatives that may be easier to deliver in this population, but clinical trials of these new agents in this population are vital. Patients with lower socioeconomic status are disproportionately affected by lung cancer because of higher rates of tobacco addiction and the impact of socioeconomic status on delay in diagnosis, treatment, and outcomes. For all patients who are medically compromised with lung cancer, multidisciplinary approaches are particularly needed to evaluate these patients and to incorporate rapidly changing therapeutics to improve outcomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,369
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,415 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAmerican Society of Clinical Oncology Educational BookMême sujetCancer Immunotherapy and BiomarkersTravaux en français237 207