Implementation of an Oncogeriatric Unit for Frail Older Patients with Breast Cancer: Preliminary Results
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: Breast cancer (BC) has a high incidence in Europe, particularly in older adults. Traditionally under-represented in clinical trials, this age group is often undertreated due to ageism. This study aims to characterize frail older adults (≥70 years) with BC based on a comprehensive geriatric assessment, to guide individualized treatment decision-making. (2) Methods: A descriptive analysis of older adults with BC treated from January 2021 to December 2022 was performed. Data were analyzed based on anonymized electronic medical records. (3) Results: Of 123 patients (mean age 84.0 ± 5.6 years), 122 (99.2%) were women. The mean G8 screening score was 12.1 ± 2.5. Most had functional dependence (69.9% Barthel Index, 81.3% Lawton/Brody Scale) and a moderate-to-high risk of falling (76.4% Tinetti index). Cognitive impairment and malnutrition risk were present in 15.4% and 30.1%, respectively. Prehabilitation inclusive strategies led to adapted treatment in 55.3% of cases. Endocrine therapy, surgery, radiotherapy, and chemotherapy was used in 99.2%, 56.1%, 35.0%, and 8.9% of patients, respectively. (4) Conclusions: Our comprehensive oncogeriatric strategy promotes personalized oncologic treatment, improves outcomes by addressing frailty, and enhances treatment tolerability in older patients with BC, validating the expansion of this combined team approach to other cancer types and institutions.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 ».