Neuropsychological outcomes following pediatric lung transplantation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Lung transplantation (LTx) is a treatment option for eligible children with end-stage pulmonary diseases. Improving our understanding of longer-term developmental outcomes in pediatric LTx recipients is important for strategized interventions targeting cognitive difficulties. METHODS: Neuropsychological assessments were completed for children who received LTx at our center (2009-2017). Assessments comprised tasks of general intellect, memory, visual-perception, academics, and executive functioning as well as caregiver questionnaires of adaptive, executive, emotional, and behavioral functioning. Results were compared to age-matched population norms. Between-group nonparametric tests were performed pre-LTx vs post-LTx and for children with a primary diagnosis of cystic fibrosis (CF) vs other diagnoses (non-CF). RESULTS: Neuropsychological outcomes were assessed for 21 children post-LTx, with a median age (interquartile range) at the time of transplant of 11.52 (6.89, 14.12) years. Eleven children completed pre- and post-transplant assessments and within this group, improvements for verbal learning (P = .02), aspects of mood, behavior, and adaptive functioning were observed over time (all P < .05). Post-transplant whole group analysis suggested age-appropriate abilities across most cognitive domains, with a relative weakness for executive functioning. Emotional or behavioral difficulties were not endorsed by caregivers. Across pulmonary diagnoses, higher levels of emotional, behavioral, and executive functioning difficulty were reported in the non-CF group (all P < .05). CONCLUSIONS: Overall, LTx has a positive impact on cognitive functioning, particularly learning, adaptive functioning, mood, and behavior. Children transplanted for non-CF related diseases demonstrated greater challenges, highlighting the need for targeted assessments and interventions across the transplant process to support the complex needs of this population.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».