Telehealth Geriatric Assessment and Supportive Care Intervention (GAIN-S) Program: A Randomized Clinical Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Older patients with cancer face challenges in accessing high-quality cancer care, especially in resource-limited settings. We assessed the impact of a telehealth-adapted Geriatric Assessment-Guided Intervention (GAIN-S) among older Brazilians with metastatic cancer. PATIENT AND METHODS: This randomized clinical trial enrolled adults aged ≥65 years with metastatic cancer between June 2022 and July 2023. Patients were randomly assigned (1:1) to receive either usual care or GAIN-S. In the GAIN-S arm, a multidisciplinary team (MDT) developed an intervention plan based on impairments identified through geriatric assessment (GA). The plan included MDT discussions and targeted referrals to psychiatry, social services, nutrition, supportive care, and certified fitness training over a 3-month period. Assessments were conducted at baseline and at 3 months. The primary outcome was change in physical function, measured by instrumental activities of daily living (IADL) at 3 months. Secondary endpoints included changes in mood (assessed using the Geriatric Depression Scale [GDS]), quality of life (assessed using the Functional Assessment of Cancer Therapy-General [FACT-G]), and prognostic understanding. T tests and linear mixed models were used to compare groups at each timepoint and to assess longitudinal change. RESULTS: A total of 80 patients were enrolled (40 per arm). Clinical characteristics were well balanced between arms. Most patients were female (55.8%), with a mean age of 74 years (range, 65-88). At 3 months, patients in the GAIN-S arm showed improvements in physical function (IADL, +1.8), mood (GDS, -2.7), quality of life (FACT-G, +13.2), and symptom burden (assessed using the Edmonton Symptom Assessment System [ESAS], -14.6), all with P values <.001. Patients in the intervention group also demonstrated more accurate prognostic understanding (P<.01). CONCLUSIONS: This study demonstrates the efficacy of the telehealth-administered GAIN-S intervention in older adults with cancer in Brazil. These findings underscore the importance of tailoring GA-guided interventions for resource-limited settings.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».