Risk factors and prevalence of cognitive deficits in women with gynecologic malignancies.
Notice bibliographique
Résumé
9601 Background: Cognitive impairment has implications in counseling, treatment, and survivorship for women with gynecologic malignancies. The purpose of our study was to evaluate prevalence and risk factors associated with cognitive impairment. Methods: After IRB approval, 165 women at an urban ambulatory facility were queried using a Montreal Cognitive Assessment (MOCA), Depression Scale, Wong-Baker pain scale, and neuropathy scale. The association of cognitive deficit with age, education, race/ethnicity, disease site, stage, treatment, pain, neuropathy, anxiety and depression was evaluated. Results: Mean MOCA score was 24.1 (range 13-30.) 24% of patients had MOCA scores less than 22. Low scores (<22) were associated with older age, non-white race/ethnicity, lower education level, uterine cancer, and pain > 5 (p<0.05). There was a trend toward lower scores for with chemotherapy and radiation treatment (p=0.10). Low cognition scores were not associated with pain medication use. Conclusions: There was a high prevalence of cognitive deficits in women with gynecologic malignancies. Further research is needed to evaluate the impact of deficits on treatment adherence and outcomes. Variable Normal cognition (≥22) Low cognition (<22) p-value Age at diagnosis (years -mean) 56.7 (12.6) 63.2 (11.6) 0.005 Time since diagnosis (weeks - median) 129 108 0.36 (Wilcoxon – skewed distribution) Ethnic background African American 26 (63.4) 15 (36.6) 0.02 Hispanic 28 (68.3) 13 (31.7) White 67 (87.0) 10 (13.0) Other 4 (80.0) 1 (20.0) Education Middle school or less 4 (40.0) 6 (60.0) 0.004 Any HS 38 (69.1) 17 (30.9) College and higher 82 (83.7) 16 (16.3) Disease site Uterus 67 (70.5) 28 (29.5) 0.012 (Fisher Exact) Ovary/fallopian tube/PP 44 (89.8) 5 (10.2) Cervix 10 (83.3) 2 (16.7) Vulva 4 (50.0) 4 (50.0) Stage I/II 82 (78.1) 23 (21.9) 0.53 III/IV 33 (73.3) 12 (26.7) Treatment variables No further treatment (surgery only) 60 (79.0) 16 (21.0) 0.10 RT only 3 (50.0) 3 (50.0) Chemo only 38 (82.6) 8 (17.4) Both chemo/RT 22 (64.7) 12 (35.3) Pain <5 106 (79.7) 27 (20.3) 0.03 ≥5 19 (61.3) 12 (38.7) Taking pain medications No 92 (78.6) 25 (21.4) 0.22 Yes 32 (69.6) 14 (30.4)
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».