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Enregistrement W3096194200 · doi:10.1093/neuonc/noaa217

Intellectual changes after radiation for children with brain tumors: which brain structures are most important?

2020· article· en· W3096194200 sur OpenAlexafffund
Derek S. Tsang, Laurence Kim, Zhihui Amy Liu, Laura Janzen, Mohammad Khandwala, Éric Bouffet, Normand Laperrière, Hitesh Dama, Dana Keilty, Tim Craig, Vijay Ramaswamy, David Hodgson, Donald Mabbott

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensSickKids FoundationUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer CentreHospital for Sick ChildrenUniversity Health Network
Organismes subventionnairesPrincess Margaret Cancer Foundation
Mots-clésNeurocognitiveNeuropsychologyIntelligence quotientTemporal lobeMedicineCognitionNuclear medicinePediatricsPsychologyAudiologyPsychiatryEpilepsy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,257 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations34
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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