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Enregistrement W4379346764 · doi:10.1200/jco.2023.41.16_suppl.12054

Understanding treatment toxicity patterns through remote symptom monitoring and examining the effect of frailty in older men with metastatic prostate cancer.

2023· article· en· W4379346764 sur OpenAlexafffundabout
Milothy Parthipan, Gregory Feng, Henriette Breunis, Narhari Timilshina, Enrique Soto‐Pérez‐de‐Celis, Aaron R. Hansen, Urban Emmenegger, Antonio Finelli, Padraig Warde, George Tomlinson, Monika K. Krzyzanowska, Andrew Matthew, Hance Clarke, Daniel Santa Mina, Martine Puts, Shabbir M.H. Alibhai

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentrePrincess Margaret Cancer CentreHealth Sciences CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesProstate Cancer Canada
Mots-clésMedicineProstate cancerCohortProspective cohort studyInternal medicineCancerGeriatric oncologyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

12054 Background: Advancements in metastatic prostate cancer (mPC) treatments have increased survival, but using multiple lines of therapy has increased the prevalence and severity of toxicities. Older men and those living with frailty experience higher symptom burden associated with treatment. Although toxicities have been described in previous trials, much of the focus has been on pain and fatigue among fit and younger men, and only a few trials have examined the effects of frailty on toxicity. Thus, the aims of this study were to (1) understand the prevalence, duration, and changes in symptom severity among older men receiving mPC treatments; and (2) examine differences among frail and non-frail men. Methods: Men aged 65+ with mPC starting chemotherapy (chemo), androgen receptor-axis-targeted (ARAT) therapies, or radium-223 (Rad223) from two academic Canadian cancer centres were enrolled in a prospective cohort study. Participants self-reported symptoms daily using the Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS) for the first treatment cycle via internet or telephone. Frailty status was determined using the Vulnerable Elders Survey (VES-13). Study outcomes were the development of moderate-to-severe symptoms (ESAS≥4), their duration, and the proportion of participants who had improvements in symptom severity (ESAS<4) after reporting moderate-to-severe symptoms at baseline. Outcomes were determined using descriptive statistics. Associations between symptom prevalence, duration, and frailty were assessed using t-tests and chi-square tests. Results: 90 men (mean age=77 +/- 6.1 years, 58% frail (VES-13≥3)) starting chemo (n=34), an ARAT (n=43), or Rad223 (n=13) were included. The most common moderate-to-severe symptoms across cohorts were fatigue (46.8%), insomnia (42.9%), poor wellbeing (41.2%), decreased appetite (37.1%), and pain (35.9%). These symptoms were numerically higher in frail men, but differences between frail and non-frail were only statistically significant for poor wellbeing (62.5% in frail vs. 31.4% in non-frail, p=0.039). On average, poor wellbeing lasted 6.5 days (SD=7.6) days, decreased appetite lasted 5.5 days (SD=4.9), fatigue lasted 5.1 days (SD=7.3), pain lasted 4.7 days (SD=5.6), and insomnia lasted 4.6 days (SD=6.2) across cohorts. Fatigue and pain lasted numerically longer in frail men whereas insomnia, poor wellbeing, and decreased appetite lasted numerically longer in non-frail men, but these differences were not statistically significant. Among participants who reported moderate-to-severe symptoms at baseline, 15.4%, 10.7%, 7.7%, 5.3% and 3.6% had improvements in pain, appetite, wellbeing, insomnia, and fatigue, respectively. Conclusions: Understanding temporal patterns of symptoms and the impact of frailty in older men receiving mPC treatments may help inform supportive care approaches. Clinical trial information: NCT04193657 .

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,285
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,197 · 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'admission3
Résumé présentoui

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