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Enregistrement W2807765430

Use of the Montreal Cognitive Assessment as an Early Indicator of Tumor Progression in Patient with Stage III and IV Gliomas

2018· article· en· W2807765430 sur OpenAlexaboutno aff
Eric David Laney

Notice bibliographique

RevueScholarWorks - GVSU (Grand Valley State University) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer-related cognitive impairment studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStage (stratigraphy)CognitionMedicinePsychologyPsychiatry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patients diagnosed with high grade glioma have a short life expectancy due to rapid progression of disease following and/or during treatment. Magnetic resonance imaging (MRI) is the primary method of surveying tumor progression, but is costly, lengthy in duration and often uncomfortable for the patient. An alternative to MRI that is cost efficient and patient friendly is of great interest to the medical community. If this alternative could also provide advanced notification of disease progression, then this patient population would have the opportunity for earlier treatment and the potential for greater efficacy. To pursue this concept, we assessed whether the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) could be that MRI alternative, potentially providing an early identifier of disease progression for the high grade glioma population. We retrospectively assessed a variety of medical and surgical data points, in conjunction with the MoCA scores for individuals with a high grade glioma diagnosis who received surgery and/or biopsy with radiation treatment and had at least one instance of disease progression. Of the 128 subjects intended to fulfill our sample size requirement, only 5 subjects qualified for enrollment. Our statistical tests were greatly impacted by this unfortunate circumstance and because of this we were not able to support the MoCA as hypothesized because the results did not reach the level of statistical significance. We have identified many interesting trends, but without an appropriate sample size these cannot be validated. We hope the study concept and design will provide the basis for future research that can build upon our hypothesis and provide a definite answer.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,613

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,252 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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