S2219 The Association of Nutritional Status with Mortality in Geriatric Patients With Cancer - A 4.5-Year Prospective Study Using Validated Screening Tools
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Malnutrition in the elderly is under-recognized yet common, affecting 25%-60% of geriatric care facilities and 35%-65% of hospitalized adults. It is linked to higher mortality, lower quality of life, poor treatment response, and increased chemotherapy toxicity. Its impact on geriatric cancer patients is less well-known. Methods: We studied the association between nutritional status (assessed by MNA, weight loss, body mass index, and lean muscle mass) and 6- and 12-month mortality in geriatric cancer patients,adjusting for covariates. From 2019-2023, we prospectively included patients over 65 withmalignancies who completed initial and 6-month follow-up nutritional assessments. Univariate Cox regression assessed the link between nutritional status and mortality, while logistic regression evaluated 6- and 12-month mortality. Data analysis was performed using SAS 9.4 (SAS Institute Inc., Cary, NC). Results: 130 patients met the inclusion criteria, 67 were men (51.5%), with a median age of 74 years, and 86.9% were White. The median follow-up was 55.4 months (reverse Kaplan-Meier method). During follow-up, 41 patients died, and 89 were alive at their last visit. Solid malignancies were present in 76%, primarily gastrointestinal (19.2%) and hematologic (23.8%), with 43.3% at stage 3-4. Higher mortality risk was statistically associated with older age, lower independent activities of daily living total score, poor gait balance, higher Patient Health Questionnaire score, malnutrition, and history of cerebral vascular accident/transient ischemic attack CVA/TIA. Peripheral vascular disease, cerebral vascular accident (CVA)/transient ischemic attack (TIA), and dementia increased the odds of 6-month mortality, while lower independent activities of daily living scores and depression raised 12-month mortality odds. Conclusion: Malnutrition is common among the elderly and cancer patients. Long-term data on its impact on survival in cancer patients is limited. Factors associated with higher mortality risk included older age, poor gait balance, and a history of CVA/TIA. This knowledge is crucial for comprehensive care planning and risk reduction in geriatric cancer patients (see Figure 1).Figure 1.: Univariate Cox regression on overall survival since CGA evaluation: BMI: Body mass index, IADL: Independent activities of daily living, MOCA: Montreal Cognitive Assessment, PHQ: Patient Health Questionnaire, PVD: Peripheral vascular disease, CVA: cerebral vascular accident, TIA: Transient ischemic attack.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».