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Enregistrement W3026845171 · doi:10.1016/j.bbmt.2020.05.010

Pretransplantation Cognitive Dysfunction in Advanced-Age Hematologic Cancers: Predictors and Associated Outcomes

2020· article· en· W3026845171 sur OpenAlexaboutno aff
James C. Root, Claudine Campbell, Xiomara Rocha‐Cadman, Nicole Kasven-Gonzalez, Molly Maloy, Jessica Flynn, Sean M. Devlin, Ann A. Jakubowski

Notice bibliographique

RevueBiology of Blood and Marrow Transplantation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer-related cognitive impairment studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésMedicineTransplantationCognitionCohortInternal medicineMontreal Cognitive AssessmentDiseaseHematopoietic stem cell transplantationPhysical therapyPediatricsPsychiatryDementia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patients presenting for treatment of hematologic cancers may be at increased risk for cognitive dysfunction before allogeneic hematopoietic stem cell transplantation (HSCT) due to advanced age, previous chemotherapy treatment, deconditioning, and fatigue. Cognitive dysfunction may affect treatment decision making, ability to recall or follow post-HSCT treatment recommendations and overall survival (OS). A total of 448 patients admitted for HSCT between 2011 and 2014 were administered the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) by occupational therapists during admission before transplantation, and 260 were reassessed following transplantation and before discharge. We examined select predictor variables, including age, Karnofsky Performance Status, sex, disease type, psychotropic medications, and select outcome variables, including OS, and nonrelapse mortality (NRM). Before transplantation, 36.4% of patients met criteria for cognitive dysfunction. Age was found to be a significant predictor, along with disease type (myelodysplastic syndrome [MDS], myeloproliferative disorder [MPD]). No significant association was found between cognitive dysfunction and OS or NRM. Longitudinal analysis from pretransplantation to post-transplantation indicated significant decline following HSCT. Notably, one-third of the study cohort showed cognitive dysfunction at hospital discharge. A significant proportion of HSCT candidates present with cognitive dysfunction, with older patients and those diagnosed with MDS and MPD at greatest risk in this cohort. Attention to cognitive dysfunction before transplantation may alert the treatment team to high-risk cases that require increased oversight, inclusion by caregivers, and referral to occupational therapy at discharge. Longitudinal follow-up studies are needed to clarify the specific effect of HSCT on cognitive dysfunction and the impact of cognitive dysfunction on transplantation outcomes.

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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,527

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 GPT0,261
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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