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Enregistrement W4379340597 · doi:10.1200/jco.2023.41.16_suppl.tps12137

The FARGO study: Frailty assessment for risk prediction in gynecologic oncology.

2023· article· en· W4379340597 sur OpenAlexaff
Julie My Van Nguyen, Danielle Vicus, Liat Hogen, Tiffany Zigras, Yetiani M. Roldán-Benítez, Maura Marcucci

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensTrillium Health CentrePrincess Margaret Cancer CentreHamilton Health SciencesUniversity Health NetworkCredit Valley HospitalHealth Sciences CentreSinai Health SystemSunnybrook Health Science CentreMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGynecologic oncologyPerioperativeBiomarkerInternal medicinePopulationMalignancyRisk assessmentOncologyIntensive care medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

TPS12137 Background: Little is known about how to best predict postoperative outcomes and chemotherapy tolerance in an increasingly aging and complex gynecologic oncology (GO) population. Frailty is a multidimensional age-related and disease-related state of vulnerability to stressors due to reduced capacity of different physiological systems. Resource limitations are a barrier to routine adoption of frailty assessments through comprehensive clinical evaluations in daily practice. This highlights the relevance of studying potential biomarkers of frailty, which could complement or replace clinical assessments. Frailty has been associated with worse perioperative and oncologic outcomes in many subspecialties, however the literature in patients with gynecologic malignancies is very limited. Methods: The FARGO study is a multi-centre prospective cohort study of 280 patients aged ≥55 years-old undergoing surgery, with or without chemotherapy for a suspected or confirmed gynecologic malignancy. Patient recruitment will occur over 13 months. The over-arching goal is to evaluate the predictive value of frailty assessments in predicting surgical and chemotherapy outcomes. The two primary objectives are: 1) To evaluate the predictive value of preoperative frailty assessment based on the Frailty Phenotype (FP), compared to a perioperative cardiovascular risk assessment, in predicting the composite of all-cause death or new disability at 6 months after surgery 2) To create of a biobank to explore possible biomarkers of frailty, including mitochondrial DNA levels. Secondary objectives include to evaluate the predictive value of clinical and biomarker frailty assessment for 30-day postoperative complications, for chemotherapy tolerance and 1-year recurrence-free survival. Patients will undergo frailty and cardiovascular risk assessment prior to surgery and/or neoadjuvant chemotherapy. A trained clinical research assistant will measure frailty based on the clinical frailty scale (CFS) and the FP. The cardiovascular risk calculation will be based on the preoperative Revised Cardiac Risk Index, age, and occurrence of myocardial injury after non-cardiac surgery (MINS). Research personnel blinded to the frailty and cardiovascular risk assessment will evaluate study outcomes including death, disability, and clinical events at 30 days, 6 months, and 12 months after surgery. Disability will be measured with the WHODAS 2.0 (World Health Organization Disability Assessment Schedule), a validated patient-reported outcome measure. Pre-specified blood biomarkers will be measured. Our study emphasizes patient-centered outcomes (i.e. loss of independence, short and long-term disability) and system-level outcomes. Our findings may have important implications to assist in risk stratification and planning for oncologic treatments and perioperative care needs. Clinical trial information: will be added later .

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,222
Tête enseignante GPT0,548
Écart entre enseignants0,326 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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