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Enregistrement W4413835928 · doi:10.1007/s00063-025-01320-6

Understanding cancer disease status and what it means for intensivists

2025· review· en· W4413835928 sur OpenAlexaff
Nina Buchtele, Laveena Munshi

Notice bibliographique

RevueMedizinische Klinik - Intensivmedizin und Notfallmedizin · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensSinai Health SystemUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesMedizinische Universität Wien
Mots-clésMedicineIntensive care medicineCandidacyDiseaseIntensive care unitCancerQuality of life (healthcare)RehabilitationPhysical therapyNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A thorough understanding of oncological disease status is crucial for managing critically ill patients with cancer. The cancer trajectory predisposes patients to the type of critical illness they could develop and shapes the likelihood of reversibility and the chance for meaningful recovery, including continuation of therapy. This review outlines how disease status-whether new diagnosis, remission, stable disease, or progression-directly impacts differential diagnosis and treatment goals in the intensive care unit (ICU). Prognosis can be subdivided into (1) the comorbid cancer condition and (2) the acute critical care condition. Factors that impact prognosis may be similar including patient frailty, extent of organ failure, and tumor-related factors. While ICU survival remains an important patient-centered outcome, long-term outcomes such as return to treatment and acceptable quality of life have become increasingly important as ICU survival has improved over the past decades. Clear communication about patient values helps align care with realistic goals and avoid disproportionate ICU treatment. However, a critical element of establishing realistic goals includes a thorough understanding of the oncologic disease status. Close collaboration between intensivists and oncologists improves prognostication, treatment planning, and advance care discussions. Early recognition of high-risk patients and clear escalation or limitation pathways help ensure timely ICU transfer when needed. After ICU discharge, coordinated follow-up and rehabilitation support recovery and candidacy for further oncological treatment. An integrated, goal-directed approach enables tailored care for this complex patient group and supports shared decision-making throughout the continuum of cancer care.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0060,009
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,456
Tête enseignante GPT0,526
Écart entre enseignants0,070 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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