Impact of Geriatric Assessment and Management on Quality of Life, Unplanned Hospitalizations, Toxicity, and Survival for Older Adults With Cancer: The Randomized 5C Trial
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: American Society of Clinical Oncology recommends that older adults with cancer being considered for chemotherapy receive geriatric assessment (GA) and management (GAM), but few randomized controlled trials have examined its impact on quality of life (QOL). PATIENTS AND METHODS: The 5C study was a two-group parallel 1:1 single-blind multicenter randomized controlled trial of GAM for 6 months versus usual oncologic care. Eligible patients were age 70+ years, diagnosed with a solid tumor, lymphoma, or myeloma, referred for first-/second-line chemotherapy or immunotherapy or targeted therapy, and had an Eastern Cooperative Oncology Group performance status of 0-2. The primary outcome QOL was measured with the global health scale of the European Organisation for the Research and Treatment of Cancer QOL questionnaire and analyzed with a pattern mixture model using an intent-to-treat approach (at 6 and 12 months). Secondary outcomes included functional status, grade 3-5 treatment toxicity; health care use; satisfaction; cancer treatment plan modification; and overall survival. RESULTS: From March 2018 to March 2020, 350 participants were enrolled. Mean age was 76 years and 40.3% were female. Fifty-four percent started treatment with palliative intent. Eighty-one (23.1%) patients died. GAM did not improve QOL (global QOL of 4.4 points [95% CI, 0.9 to 8.0] favoring the control arm). There was also no difference in survival, change in treatment plan, unplanned hospitalization/emergency department visits, and treatment toxicity between groups. CONCLUSION: GAM did not improve QOL. Most intervention group participants received GA on or after treatment initiation per patient request. Considering recent completed trials, GA may have benefit if completed before treatment selection. The COVID-19 pandemic may have affected our QOL outcome and intervention delivery for some participants.
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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 | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 ».