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Enregistrement W2431302499 · doi:10.1093/neuonc/now076.64

MB-68HEALTH-RELATED QUALITY OF LIFE IN MOLECULAR SUBGROUPS OF MEDULLOBLASTOMA

2016· article· en· W2431302499 sur OpenAlexaff
Iska Moxon‐Emre, Michael D. Taylor, Éric Bouffet, Nadia Scantlebury, David Malkin, Vijay Ramaswamy, Alexandra Decker, Nicole Law, Toshihiro Kumabe, Jeffrey R. Leonard, Josh Rubin, Shin Jung, Seung‐Ki Kim, Nalin Gupta, William A. Weiss, Cláudia C. Faria, Rajeev Vibhakar, Lucie Lafay‐Cousin, Jennifer A. Chan, Pim J. French, Johan M. Kros, Laura Janzen, Donald Mabbott

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMitochondrial Function and Pathology
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of CalgaryHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedulloblastomaQuality (philosophy)PsychologyMedicineCancer researchPhilosophyEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Medulloblastoma comprises at least four molecular subgroups (WNT, SHH, Group 3, and Group 4) with distinct demographic, genetic and clinical features. Treatment for medulloblastoma is associated with long-term physical, endocrine and neuropsychological impairments that may negatively influence health-related quality of life (HRQL). The goal of the present study was to evaluate HRQL in medulloblastoma subgroups. METHODS: The Health Utilities Index, Mark 2 (HUI-2), was collected from 72 patients (7 WNT, 18 SHH, 14 Group 3, 33 Group 4) across 10 sites in the Medulloblastoma Advanced Genomic International Consortium (MAGIC). The HUI-2 questionnaire is designed to provide utility scores for overall HRQL, and for single-attributes (i.e., sensation, mobility, cognition, self-care, emotion and pain). RESULTS: Although subgroups did not differ in overall HRQL, cognition differed between the subgroups (P = 0.04); the mean utility score was higher for SHH (0.98 + 0.01) than Group 4 (0.96 + 0.01), P = 0.047. This difference did not survive when controlling for a number of medical and demographic variables. Instead, mobility and self-care differed between the subgroups (all P < 0.05): the mobility utility score was higher for SHH (1.0 + 0.01) than WNT (0.95 + 0.01), P = 0.01; the self-care utility score was higher for both SHH (1.0 + 0.01) and Group 4 (0.99 + 0.01) than WNT (0.93 + 0.02), all P < 0.05. CONCLUSION: SHH patients appear to be most resilient across the cognition, mobility and self-care attributes, whereas WNT patients seem most vulnerable in the latter two. These findings improve our understanding of long-term outcome in medulloblastoma subgroups.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
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