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Enregistrement W4407192111 · doi:10.3390/curroncol32020089

Implementation of a Multi-Disciplinary Geriatric Oncology Clinic in Toronto, Canada

2025· article· en· W4407192111 sur OpenAlexaffvenueabout
Ines B. Menjak, Mark Pasetka, Elaine Curle, Leslie Gibson, Ewa Szumacher, Rajin Mehta

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineReferralGeriatric oncologyGeriatricsCohortEmergency departmentFamily medicineAuditCancerPediatricsInternal medicineEmergency medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Older adults with cancer tend to face more complex health needs than their younger counterparts. Patients > 65 years of age are recommended for comprehensive geriatric assessment (CGA) to capture and address age-related vulnerabilities. Access to geriatrics services is limited, and our baseline audit of geriatric referrals in 2019 from the cancer program revealed that only 30% of patients referred received a CGA. The aim of this study was to assess the implementation of a geriatric oncology (GO) clinic that employs CGA and determine patient outcomes. We conducted a retrospective cohort study at a single institution. Data collection included baseline characteristics, GO clinic findings and characteristics, recommendations/referrals, and emergency room (ER) visits/hospitalizations within 6 months of CGA. Descriptive statistics were used for analysis. A total of 100 patients were included, with a median (range) age of 80 (63-97) years; 70% were female, and the most common cancer type was breast (31%). Through the GO clinic, patients were seen in a timely manner, with a median of 3 weeks, compared to our historical baseline of 11 weeks. Cognitive decline (32%) and pre-treatment CGA (22%) were the most common reasons for referral, and the most common new diagnosis was cognitive impairment (65%). For pre-treatment CGA, 16 (48%) patients were deemed suitable for treatment and 10 (30%) were recommended for modified treatment; 34 (94%) referring physicians followed the recommendation. In addition, most (68%) patients received an allied health referral. One third of patients visited the ER and 30 (30%) patients were hospitalized. Overall, the GO clinic resulted in greater access to CGA in a timely manner, enhanced access to allied health, and assisted in treatment decision-making.

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 enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,514

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,408 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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