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Enregistrement W2573482360 · doi:10.1097/spc.0000000000000255

Neurocognitive impact of cranial radiation in adults with cancer: an update of recent findings

2017· review· en· W2573482360 sur OpenAlexaff
Kim Edelstein, Nadine Richard, Lori J. Bernstein

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Supportive and Palliative Care · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBrain Metastases and Treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurocognitiveMedicineCognitionRadiation therapyAdverse effectPsychological interventionOncologyIntensive care medicineBioinformaticsInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Radiation to the brain is associated with adverse effects on cognition in cancer patients. Advances in technology have improved treatment efficacy, while new or adjuvant approaches continue to be developed. The long-term impact of both established and newer treatments on cognition is an active area of research. RECENT FINDINGS: The article reviews the 15 studies published between January 2015 and October 2016 that include data on neurocognitive functions following radiation to the brain in adults with brain metastases, primary brain tumors, or other cancers. These studies examine neurocognitive outcomes in relation to radiation treatment delivery, pharmacological interventions, and biomarkers of brain injury. SUMMARY: Advances in radiotherapy protocols have reduced neurotoxic side-effects. Implementation of standardized, validated neurocognitive measures and biomarkers of brain injury provide new insights into the impact of cranial radiation on cognitive functions. Several promising new lines of research will benefit from further study to address common challenges in the field, including high rates of attrition in longitudinal trials, absence of control groups, small sample sizes, and heterogeneous patient groups.

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)0,004
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: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
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)0,0030,001

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 Opus0,193
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations16
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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