Neurocognitive outcomes of head and neck chemoradiotherapy: A pilot study
Notice bibliographique
Résumé
6068 Background: Evidence suggests cancer-related treatments affect cognition. To our knowledge, no studies have systematically investigated cognitive impairment in head and neck cancer (HNC) patients (pts). We assessed ten relapse-free HNC pts after curative-intent radiotherapy (RT), half of whom received cisplatin (Cp). Methods: Pts completed a 2-hr battery of tests/questionnaires assessing objective cognitive function (CF), subjective CF, quality of life and affect. Objective measures of CF were transformed to Z-scores (mean=0, standard deviation=1) using age normative data. A negative value for the Difference Score (DS=Z-score minus IQ score) in each tested domain indicates cognitive deterioration as IQ is a pre-morbid estimate of pts’ CF. A Global Deficit Score (GDS) was obtained by averaging the DS of all tested CF domains. Results: Pt demographics were: M:F=8:2; mean age=58 yrs(range 47–66); mean smoking pack yrs=15(0–45); mean drinks/week=7(0–25); mean IQ Z-score=+1.2(-1.0 to +2.0), mean school yrs=15 (6–18) and mean time post treatment=20 mo(9–41). All pts completed the battery within 2 hr. Nine participants appeared to have impaired CF based on negative DS and GDS scores ( Table 1 ). Exploratory univariate analyses showed trends that higher RT dose and Cp use were associated with increased impairment but cytokines, anemia, hormonal status and affective state were not. Conclusions: This feasibility study suggests cancer-related treatment affects cognition in HNC survivors. A longitudinal study is underway. [Table: see text] No significant financial relationships to disclose.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».