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Enregistrement W4411211637 · doi:10.6004/jnccn.2025.7020

Telehealth Geriatric Assessment and Supportive Care Intervention (GAIN-S) Program: A Randomized Clinical Trial

2025· article· en· W4411211637 sur OpenAlex
Cristiane Decat Bergerot, Paulo Gustavo Bergerot, Marianne Razavi, Marcos Vinicius da Silva França, Jose Adolfo Cerveira, William Hiromi Fuzita, Andressa Cardoso de Azeredo, Gabriel Marques dos Anjos, Vitor Fiorin de Vasconcellos, Errol J. Philip, João Nunes de Matos Neto, Jorge Canedo, Mariana Tosello Laloni, Carlos Gil Ferreira, Marco Murilo Buso, Sumanta K. Pal, Ryan David Nipp, Areej El‐Jawahri, Enrique Soto-Perez-de-Celis, William Dale

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of the National Comprehensive Cancer Network · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTelehealthRandomized controlled trialIntervention (counseling)Clinical trialPhysical therapyMEDLINETelemedicineNursingHealth careInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,206
Score d'incertitude au seuil0,410

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,407 · 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