Pretreatment neurocognitive function (NCF) status in head and neck cancer (HNC) patients (pts) with comparison to control cohort.
Notice bibliographique
Résumé
5587 Background: There is increasing evidence that NCF abnormalities may occur in cancer pts. Data on pre-treatment NCF in HNC pts are lacking. This study reports NCF in pts with newly diagnosed, curable HNC compared to controls. Methods: HNC pts underwent a 2-hour battery of NCF tests prior to radio +/-chemo(bio)therapy. Domains tested were intelligence (IQ), memory, language, attention, processing speed, executive function and manual dexterity. Test performances were transformed into Z-scores using normative data (score < -1 signified deficit). Pts also had self-reported assessments for NCF, quality of life (QOL), fatigue and affect. Data obtained were compared to non-cancer controls who underwent the same tests. Results: Eighty HNC and 30 control subjects were assessed. Objective NCF testing demonstrated that HNC and control cohorts were similar across all domains, except for IQ, with pts having higher scores (mean 0.55 vs 0.12, p=0.03). However, individual analysis showed that 39% of HNC and 43% of control subjects had abnormal Z-scores in ≥ 2 domains. Multivariable analysis of factors associated with ≥ 2 abnormal NCF domains included: low education level, significant smoking history (≥ 10 pack year), previous mild brain injury, gender, and group (pt vs control). Amongst pts, HPV -ve status and non-oropharyngeal tumors were also associated with decreased NCF. Pts reported statistically worse subjective baseline symptoms compared to controls: NCF (mean FACT-COG 33.7 vs 18.2, p=0.002), QOL (FACT H&N 33.8 vs 14.9), fatigue (FACT-F 35.1 vs 15.1), anxiety (HADS 7.0 vs 3.1) and depression (HADS 3.9 vs 1.2), p<0.01 for all five parameters. Conclusions: Objectively assessed NCF was similar between HNC pts and controls, but a proportion of participants in both cohorts have multi-domain abnormal Z-scores. Several patient demographics and disease characteristics were associated with abnormal NCFs. Subjectively, pts reported worse NCF, QOL, fatigue and affect. These data suggest that participant and disease characteristics may play a larger role in determining NCF than previously shown. Whether such characteristics impact subsequent NCF is under investigation in a longitudinal study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».