Intellectual changes after radiation for children with brain tumors: which brain structures are most important?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The objective of this study was to evaluate the contribution of radiation dose to different intracranial structures on changes in intellectual function for children with brain tumors. METHODS: We evaluated children with brain tumors treated in 2005-2017 who had longitudinal neuropsychological assessments and available photon dosimetric data (if radiation therapy [RT] given). Full Scale Intelligence Quotient (FSIQ) and index scores were evaluated (perceptual reasoning index [PRI], processing speed index [PSI], verbal comprehension index [VCI], and working memory index [WMI]). Multivariable linear mixed effects models were used to model endpoints, with age at RT and dose to different brain regions as fixed effects and patient-specific random intercepts. P-values (P*) were adjusted for multiple comparisons. RESULTS: Sixty-nine patients were included, 56 of whom received RT. Median neuropsychological follow-up was 3.2 years. Right temporal lobe mean dose was strongly associated with decline in FSIQ (P* = 0.005); with each gray increase in mean dose, there was a decrease of 0.052 FSIQ points per year. Dose to 50% (D50) of the supratentorial brain was associated with decline in PSI (P* = 0.006) and WMI (P* = 0.001). Right and left hippocampus D50 were individually strongly associated with declines in VCI (P* = 0.009 for each). Presence of a ventriculoperitoneal shunt decreased FSIQ by 10 points. CONCLUSIONS: We reported associations between dosimetry to specific brain regions and intellectual outcomes, with suggested avoidance structures during RT planning. These models can help clinicians anticipate changes in neurocognition post-RT and guide selection of an optimal RT plan.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».