Should we stop doing comprehensive geriatric assessments in patients under 75 with cancer?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The Older Adults with Cancer Clinic (OACC) performs comprehensive geriatric assessments (CGAs) for patients aged ≥65 with cancer. To manage limited resources and increasing wait times, raising the age cut-off from 65 to 75 was considered. Our objective was to determine whether the CGA has a similar impact on primary and secondary outcomes for patients under 75 compared to those aged 75+. MATERIALS AND METHODS: We performed a retrospective analysis of 1402 consecutive patients aged 65 or older referred from July 2015 to June 2024 in the pre-treatment setting. Data were obtained from a custom clinical database. The primary outcome of the CGA is its impact on the oncology treatment plan, and secondary outcomes include the identification of abnormalities across eight geriatric domains, CGA-based recommendations, and five care enhancements: comorbidity management, cancer treatment delivery, educational support, peri-operative management, and symptom management. Descriptive analytics were used to identify differences in the primary and secondary outcomes of the CGA for patients under 75 versus those ≥75 using chi-square tests. RESULTS: = 7.07, p = 0.008), no notable differences were observed in the percentage of patients with abnormalities across the geriatric domains. Similarly, no significant differences in CGA-based recommendations or care enhancements were found between patients under 75 and those aged ≥75 (all p > 0.05). DISCUSSION: Patients aged ≥75 are slightly more likely to undergo treatment changes following the CGA. However, the 43.5% treatment change rate among those under 75 and the lack of differences in secondary outcomes between age groups confirm the value of CGA in improving care for both age groups. Our findings suggest that among patients aged 65 or older, age should not be used to define who might benefit from a CGA.
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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 | 0,003 | 0,034 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».