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Enregistrement W2598968435 · doi:10.1200/jco.2017.35.5_suppl.225

The impact of neurocognitive function on health utility scores (HUS) in Stage 4 (S4) lung cancer patients (pts) with and without brain metastases (BrM).

2017· article· en· W2598968435 sur OpenAlexaff
Brandon Tse, Vivian Tam, Tiffany Tse, Lin Lü, Michael Borean, Emily Tam, Catherine Labbé, Mark Doherty, Penelope Ann Bradbury, Natasha B. Leighl, M. Catherine Brown, Wei Xu, Doris Howell, Geoffrey Liu, Grainne M. O’Kane

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Research Studies
Établissements canadiensUniversity Health NetworkPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNeurocognitiveInternal medicineQuality of life (healthcare)Lung cancerAsymptomaticCancerOncologyStage (stratigraphy)DiseaseGastroenterologyCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

225 Background: As targeted therapies for S4LC pts have improved survival, the impact of health-related quality of life (HRQoL) in these pts grows in importance. In pts with BrM, loss of NCF may affect HRQoL significantly. We evaluated the relationship between NCF and HUS as a measure of HRQoL in S4LC pts. Methods: Self-reported HUS data from EQ5D-3L were obtained cross-sectionally from S4LC pts with (BrM) or without BrM (non-BrM). NCF was measured using the Hopkins Verbal Learning Test – Revised (HVLT-R), the Controlled Oral Word Association Test (COWAT) and Trail Making Tests (TMT-A/B). NCF scores were correlated with HUS (Pearson Coefficient, R). Results: BrM (n = 54) and non-BrM (n = 40) patients had similar demographics- overall median age was 61 (range 33-89) years; 59% were female; 45% had EGFR/ALK alterations; BrM pts were treated with whole brain (n = 20), stereotactic radiation (n = 19), both (n = 6), or sole use of systemic agents (n = 6); 3 were observed; 7 had BrM resection. Overall HUS were similar between BrM and non-BrM groups (mean HUS (mHUS): 0.77 vs. 0.78; p = 0.86). However, pts with stable brain disease had higher HUS than those with progressive brain disease (mHUS: 0.80 (n = 36) vs 0.69 (n = 17); p = 0.045). There was a trend towards lower HUS in symptomatic vs. asymptomatic BrM (mHUS: 0.70 (n = 10) vs. 0.78 (n = 43); p = 0.07). Multiple correlations between NCF scores and HUS were found. HLVT-Total Recall correlated with HUS in BrM but not non-BrM (R=0.35, p = 0.01; vs. non- R=0.04, p = 0.84 respectively) as did the HLVT-Recognition (BrM: R=0.32, p = 0.03 vs. non-BrM: R=0.13, p = 0.51). In contrast, TMT-A/B were associated with HUS in both BrM (p = 0.03, 0.06) and non-BrM pts (p = 0.001, 0.03). COWAT was associated with HUS only when all pts were analyzed together (p = 0.04). Conclusions: In S4LC pts, HUS were correlated with multiple measures of NCF. The impact of uncontrolled brain disease and poor NCF on HUS demonstrates that this measure has clinical utility, with important HRQoL implications as metastatic lung cancer pts live longer.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,164
Tête enseignante GPT0,583
Écart entre enseignants0,419 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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