Practical Assessment and Management of Vulnerabilities in Older Patients Receiving Systemic Cancer Therapy: ASCO Guideline Update
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To update the ASCO guideline (2018) on the practical assessment and management of age-associated vulnerabilities in older patients undergoing systemic cancer therapy. METHODS: An Expert Panel conducted a systematic review to identify relevant randomized clinical trials (RCTs), systematic reviews, and meta-analyses from January 2016 to December 2022. RESULTS: A total of 26 publications met eligibility criteria and form the evidentiary basis for the update. RECOMMENDATIONS: The Expert Panel reiterates its overarching recommendation from the prior guideline that geriatric assessment (GA), including all essential domains, should be used to identify vulnerabilities or impairments that are not routinely captured in oncology assessments for all patients over 65 years old with cancer. Based on recently published RCTs demonstrating significantly improved clinical outcomes, all older adults with cancer (65+ years old) receiving systemic therapy with GA-identified deficits should have GA-guided management (GAM) included in their care plan. GAM includes using GA findings to inform cancer treatment decision-making as well as to address impairments through appropriate interventions, counseling, and/or referrals. A GA should include high priority aging-related domains known to be associated with outcomes in older adults with cancer: physical and cognitive function, emotional health, comorbid conditions, polypharmacy, nutrition, and social support. Clinical adaptation of the GA based on patient population, resources, and time is appropriate.The Panel recommends the Practical Geriatric Assessment as one option for this purpose (https://old-prod.asco.org/sites/new-www.asco.org/files/content-files/practice-patients/documents/2023-PGA-Final.pdf; https://youtu.be/jnaQIjOz2Dw; https://youtu.be/nZXtwaGh0Z0).Additional information is available at www.asco.org/supportive-care-guidelines.
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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 | 0,009 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».