Geriatric assessment in patients aged 70 and over considered for CAR-T therapy: Adescriptive study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Geriatric oncology addresses the challenges of treating elderly cancer patients, who are often undertreated due to complex care needs. CAR-T therapy, effective for some hematologic cancers, presents significant side effects that complicate its use in patients over 70. Comprehensive geriatric assessment may help guide treatment decisions in this population. This study aims to describe the profile of elderly patients referred for potential CAR-T therapy, assess the impact of the geriatric evaluation on treatment decisions, examine the occurrence of ICANS and cytokine release syndrome in relation to frailty, and monitor clinical outcomes such as hospitalizations and mortality. This retrospective study will include patients aged 70 and over referred to the Quebec Geriatric Clinic for pre-treatment assessment before May 2025. Data will be collected from medical records, including patient profiles, initial treatment plans, recommendations from geriatric oncology, final therapeutic plans, and clinical outcomes. No complex statistical analysis will be performed due to the limited sample size (approximately 30 patients). Results will be presented descriptively. We expect that the geriatric evaluation will lead to modifications in treatment plans and identify risk factors for severe adverse effects, helping to refine eligibility criteria for CAR-T therapy in elderly patients. The findings could enhance clinical practices by promoting personalized care in geriatric oncology. This study seeks to demonstrate the importance of integrating a complete geriatric evaluation into treatment planning for elderly cancer patients, optimizing care and decision-making for CAR-T therapy.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».