DIVERGT screening procedure predicts general cognitive functioning in adult long‐term survivors of pediatric acute lymphoblastic leukemia: A PETALE study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acute lymphoblastic leukemia (ALL) is the most common cancer in children. Because of major improvements in treatment protocols, the survival rate now exceeds 80%. However, ALL treatments can cause long-term neurocognitive sequelae, which negatively impact academic achievement and quality of life. Therefore, cognitive sequelae need to be carefully evaluated. The DIVERGT is a battery of tests proposed as a screening tool, sensitive to executive function impairments in children and adolescent cancer survivors. Our study aimed at verifying the predictive value of the DIVERGT on general cognitive functioning in adult long-term survivors of ALL. METHODS: ALL survivors completed the DIVERGT 13.4 years, on average, after remission (N = 247). In addition, 49 of these survivors (equally selected amongst those with low, average, and high DIVERGT scores) as well as 29 controls completed a more comprehensive neuropsychological evaluation within a 3-year period from DIVERGT administration. Multivariate regression analysis was used to assess the predictive value of the DIVERGT on general intelligence, mathematics, verbal memory, and working memory. As a follow-up analysis, three performance groups were created based on the DIVERGT results. Multivariate analysis of variance (MANOVA) assessed neuropsychological differences between groups. RESULTS: The DIVERGT accurately predicted General Ability Index (GAI) (P < 0.0001), mathematics (P < 0.0001) and verbal memory (P = 0.045). Moreover, the low-performance group consistently had poorer performance than the high-performance and control groups on the neuropsychological tests. CONCLUSION: The DIVERGT is a useful, time-effective screening battery for broader neurocognitive impairments identification in long-term adult ALL survivors. It could be implemented as routine examination in cancer follow-up clinics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».