Assessing behavioral syndromes in patients with brain tumors using the frontal systems behavior scale (FrSBe)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Personality changes following brain tumors may be due to disruption of frontal-subcortical networks. The relation between personality changes and tumor parameters such as volumes of the surgical cavity, residual tumor, or nonspecific white matter abnormalities is unknown. In this study we examined the relation between these tumor parameters and abnormal behaviors typically associated with frontal lobe dysfunction. Methods Thirty-one patients with intracranial tumors who completed the Frontal Systems Behavior Scale (FrSBe) during clinical neuropsychological assessment and had a solitary, well-delimited brain lesion on MRI within 3 months of that assessment were included. Tumor parameters were manually segmented using OsiriX. Nonparametric statistics were used to determine the relationship between tumor parameters and frontal behavioral dysfunction as measured by FrSBe scores. Results Patients reported significantly more behavior problems after tumor diagnosis. Tumor cavity volume was correlated with self-reported Executive Dysfunction (rho = 0.450, P = .047), and there was a trend in the relationship with self-reported Apathy (rho = 0.438, P = .053). Nonspecific white matter abnormality volume was also correlated with self-reported Apathy (rho = 0.810, P = .01). There were no correlations between FrSBe scores and residual tumor volume or summed volumes of tumor-related parameters. Conclusion Our results suggest that tumor parameters have differential effects on behaviors associated with frontal-subcortical networks and corroborate the high frequency of behavioral dysfunction in brain tumor patients. Examination of these relationships in a prospective trial is warranted to establish incidence, prevalence, risk factors, and consequences of behavioral disturbances in brain tumor patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».