Comprehensive Geriatric Assessment for Older Women with Early-Stage (Non-Metastatic) Breast Cancer—An Updated Systematic Review of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A previous systematic review by our team (2012) undertook comprehensive geriatric assessment (CGA) in breast cancer and concluded there was not sufficient evidence to instate CGA as mandatory practice. SIOG/EUSOMA guidelines published in 2021 advocate the use of CGA in breast cancer patients. The aim is to perform an updated systematic review of the literature. METHODS: A systematic review of studies published between 2012 and 2022 that assessed the use of CGA in breast cancer was performed on Cochrane, PubMed and Embase. RESULTS: A total of 18 articles including 4734 patients with breast cancer were identified. The studies covered four themes for use of CGA in breast cancer: (1) to determine factors influencing survival (2) as an adjunct to treatment decision-making (3) to measure quality of life, and (4) to determine which tools should be included. There was evidence to support the use of CGA in themes 1-3; however, it is uncertain which assessment tools are best to use (theme 4). CONCLUSIONS: CGA can be used to determine factors affecting survival and quality of life in breast cancer patients and can therefore be used to aid treatment decision-making. Further work is required to determine gold standard CGA.
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 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 | 0,008 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».