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Enregistrement W2004218476 · doi:10.1080/138540491005875

A Meta-Analysis of the Neuropsychological Effects of Adjuvant Chemotherapy Treatment in Women Treated for Breast Cancer

2006· review· en· W2004218476 sur OpenAlexaff
Angela Stewart, Catherine Bielajew, Barbara Collins, Matthew Parkinson, Eva Tomiak

Notice bibliographique

RevueThe Clinical Neuropsychologist · 2006
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer-related cognitive impairment studies
Établissements canadiensOttawa HospitalOttawa Regional Cancer FoundationUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuropsychologyBreast cancerCognitionPsychologyChemotherapyOncologyAdjuvant chemotherapyMeta-analysisMedicineCancerClinical psychologyInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given the improvement in mortality rates associated with breast cancer, the importance of understanding the long-term neuropsychological consequences of chemotherapy is becoming increasingly vital. This study applies meta-analytic techniques to the scant literature on the relationship between contemporary adjuvant chemotherapy treatment for breast cancer and cognitive dysfunction as examined through neuropsychological indices. Seven studies (involving more than 300 participants) were selected from over 200 potential articles, based on three inclusion criteria: presence of breast cancer, administration of chemotherapy treatment, and use of neuropsychological tests. From these, nine treatment-control comparisons were used to generate 129 Hedge's d effect sizes across the cognitive domains of simple attention, working memory short- and long-term memory, speed of processing, language, spatial abilities, and motor function. Small to medium cumulative effect sizes, showing diminished cognitive function for chemotherapy treatment groups compared to control groups, were obtained for each of the eight cognitive domains. Overall, these results suggest that women who undergo adjuvant chemotherapy as treatment for breast cancer may experience subtle yet consequential cognitive decline.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,018
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,224
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations225
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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