Is It Time to Integrate Frailty Assessment in Onconephrology?
Notice bibliographique
Résumé
Onconephrology has emerged as a novel sub-specialty of nephrology dedicated to the intersection between the kidney and cancer. This intersection is broad and includes a number of important areas of focus, including concurrent chronic kidney disease (CKD) and cancer, acute kidney complications of cancer, and cancer-treatment-induced nephrotoxicity. The importance of onconephrology is even more evident when considering the global growth in the population of older adults, many of whom are living with some degree of frailty. Furthermore, a considerable proportion of older adults have CKD (some of whom eventually progress to kidney failure) and are at high risk of developing solid tumour and hematologic malignancies. Specific to kidney disease, the association between frailty status and kidney disease has been explored in depth, and tools to capture frailty can be used to guide the management and prognostication of older adults living with kidney failure. Whilst there is emerging data regarding the assessment and impact of frailty in onconephrology, there remains a relative paucity of knowledge within this topic. In this article, we evaluate the definition and operationalization of frailty and discuss the significance of frailty within onconephrology. We review evidence on current approaches to assessing frailty in onconephrology and discuss potential developments and future directions regarding the utilization of frailty in this patient population. A greater awareness of the intersections and interactions between frailty and onconephrology and further efforts to integrate frailty assessment in onconephrology to optimize the delivery of realistic and goal-directed management strategies for patients is needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,027 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».